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李远宁

作品数:2 被引量:14H指数:2
供职机构:中国科学院计算技术研究所更多>>
发文基金:国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇语义
  • 2篇语义分析
  • 2篇图像
  • 2篇图像识别
  • 1篇视觉单词
  • 1篇图像检测
  • 1篇描述法
  • 1篇描述子
  • 1篇敏感图像
  • 1篇SIFT
  • 1篇SIFT描述...
  • 1篇成人

机构

  • 2篇哈尔滨工业大...
  • 2篇中国科学院
  • 1篇北京大学

作者

  • 2篇王宇石
  • 2篇高文
  • 2篇李远宁

传媒

  • 1篇北京理工大学...
  • 1篇刑事技术

年份

  • 1篇2008
  • 1篇2007
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于局部视觉单词分布的成人图像检测被引量:12
2008年
为克服成人图像基于低层视觉特征识别产生的大量误检情况,在检测中引入了图像的局部形态特征.将图像中突出的局部形态量化为视觉单词,并消除了视觉单词中的多义和同义现象.然后对测试图像建立了视觉单词敏感度分布缩图,从中获知与色情信息高度相关的区域.通过分析这些区域的色情相关性,判断图像是否为成人图像.在与传统类型方法的对比实验中,该策略显著提高了检测性能,特别是减少了很多对人物类图像的误检.实验结果表明,基于分析局部视觉单词分布的策略,能有效提高成人图像识别系统的性能.
王宇石李远宁高文
关键词:敏感图像图像识别视觉单词语义分析
运用局部形态SIFT描述法过滤网络淫秽图像方法的研究被引量:2
2007年
各国政府和警方目前使用的传统淫秽图像检测方法主要以皮肤检测结果为基础,提取低层特征进行判断,在获得高正检率的同时也导致了大量的误检。为此,本文的方法从获得更直观和高层的语义知识着手,首先检测图像中局部形态变化突出的位置,并建立关于该区域形态的SIFT描述向量。把这些描述向量抽象地看作视觉“单词”,并收集淫秽图像中常见的单词。依据图像中单词出现的情况,来检测是否包含淫秽成分。结合传统检测方法,仅使用简单的Bayes规则判断,在不降低正检率的前提下,使非淫秽图像的误检率得到显著的下降。
王宇石李远宁高文
关键词:图像识别SIFT描述子语义分析
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