基于动态与静态信息融合的暴力视频检测

发布时间：2017-12-29 19:22

  本文关键词：基于动态与静态信息融合的暴力视频检测　出处：《中国民航大学》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 暴力视频检测 支持向量机 动静特征融合 贝叶斯算法

【摘要】：互联网的迅速发展给人们的生活提供了很多的便利,人们能够获得各种各样的信息。但同时互联网高速的发展也为各种有害信息提供了渠道,色情、恐怖、暴力等不良信息,正在威胁大量的青少年网民的身心健康。尽管有很多研究学者已经做出了一些努力,但是在暴力信息过滤上却很少。其中,暴力视频由于融合了图像,声音,文字等多种媒体,具有强大的表现力,相对于图片,文字等媒体形式具有更大的危害性。要想解决暴力视频识别问题,需要解决以下两个关键问题:(1)如何提取图像中的显著区域,并有效地提取与暴力有关视觉特征?(2)如何有效地融合动静态信息来识别暴力视频?本文从特征层面到框架模型层面展开了一系列的研究工作。主要工作有:1.本论文中我们提出了一种基于区域的血色和火焰检测算法。首先在规则区域上提取图像的特征,同时采用积分图像技术加速特征的提取过程,算法速度快。算法将图像从RGB色彩空间转换到YCbCr色彩空间,并在生成的每个小的图像区域上提取基于协方差描述子的区域纹理特征。然后分别在Cr和Cb颜色通道上计算每一小区域内的均值和标准偏差,生成区域颜色特征。合并区域纹理特征和区域颜色特征生成区域特征向量,最后利用支持向量机算法判定每一小区域是否为敏感区域,完成对输入图像的检测。2.提出了一种基于动静态融合策略的暴力影片及流媒体检测算法。我们提取动态特征先验概率。利用贝叶斯决策理论进行特征融合,最终预测视频的后验概率。相比于单独使用关键帧技术和简单运动检测,本文提出的算法更具鲁棒性,综合识别率有了明显提高。总的来说,本文在针对互联网上不良图像及视频信息检测技术作了有益的探索。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1351530