基于敏感部位图像特征的提取方法研究  

作　　者：汪辉进[1] 

机构地区：[1]池州职业技术学院信息技术系,安徽池州247000

出　　处：《赤峰学院学报（自然科学版）》2017年第21期11-13,共3页Journal of Chifeng University(Natural Science Edition)

基　　金：安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyq ZD2016530);2016年安徽省高等学校省级质量工程项目精品资源共享课程(2016gxk099);安徽省高等学校省级重点教学研究项目(2012jyxm695;2012jyxm697;2015jyxm528);2016年池州职业技术学院质量工程项目(2016jyxm07)

摘　　要：随着互联网高速发展,一些敏感图像信息也在网络上广泛传播,如何对这些敏感图像进行有效自动识别,净化网络环境已成为计算机领域的重点研究课题.通过对常用图像分割算法k-means算法、k-means++算法探讨,提出敏感图像敏感部位的特殊构造形态,构建彩色变柱宽多分辨率直方图矩特征,有效的表示了敏感部位的颜色和纹理信息.采用敏感部位特征视觉词汇和聚类算法计算的视觉词汇形成混合视觉词汇表,并使用词袋模型建模,在图像识别阶段使用基于RBF核的SVM分类器.实验结果显示该方法有效地提高了敏感图像的识别效果.

关 键 词：敏感图像 聚类算法 词袋模型 图像识别 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]