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摘要
青少年在社交网络上浏览色情图片比较容易。研究者对真实色情图片的检测进行了大量研究,但是对人造色情图片的研究较少。本文主要针对社交网络中人造色情图片的识别进行了研究。整个过程由两部分组成:特征选择和图像识别。在特征选择中,本文选择了7大类型的特征。在图像识别中,主要包括3个步骤。1)为了缓解正、副样本的不平衡数据,本文对人造色情图片的样本集进行了扩充。2)提出了一种特征快速提取的方法。3)对比了三种类型的树模型,并选择了其中效果最好的GBDT模型作为最终图片识别的模型。通过实验验证了本文方法能够获得较好的精度,同时耗时较短。
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