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特定敏感图像的检测与过滤的综述报告.docx

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特定敏感图像的检测与过滤的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/18 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【特定敏感图像的检测与过滤的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【特定敏感图像的检测与过滤的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。特定敏感图像的检测与过滤的综述报告随着互联网技术的飞速发展和人们对信息的需求日益增长,图片成为了人们最常用的信息传递方式之一。然而,在海量的图片数据中,存在着一部分敏感图片,如色情、暴力、恐怖等,会对用户造成心理上的伤害,甚至引起社会问题。因此,对敏感图片的检测与过滤成为了当前亟需解决的问题之一。敏感图片检测是指利用计算机视觉技术,自动识别并分类包含敏感内容的图片。早期的敏感图片检测主要采用基于手工特征的方法,如颜色特征、纹理特征等。然而,这种方法存在着准确率低、泛化能力不强等问题。近年来,随着深度学****技术的发展,越来越多的学者将深度学****应用于敏感图片的检测领域,并取得了令人瞩目的成果。目前,基于深度学****技术的敏感图片检测方法主要有以下几种:)的方法。该方法利用深度卷积神经网络模型,对图片进行特征提取和分类,并通过多层次学****提高检测算法的准确率。、等。(RNN)的方法。该方法主要用于检测敏感图片的序列特征。通过利用长短时记忆(LSTM)网络,RNN模型可以对图片序列进行建模,并输出每个时间步上的分类概率。N、N等。(GAN)的方法。该方法利用生成对抗网络的生成器模型,生成含有敏感内容的图片,然后再利用判别器模型来判断图片是否含有敏感内容。通过训练,使得生成器和判别器不断博弈,从而提高敏感图片的检测准确率。该方法的代表性模型包括PIX2PIX、CycleGAN等。敏感图片的过滤是指在网络应用场景下,对用户上传的敏感图片进行过滤,使其不被展示给其他用户。敏感图片的过滤主要采用的是基于哈希的方法和基于分类器的方法。基于哈希的敏感图片过滤方法是指对敏感图片进行哈希值计算,然后将哈希值存储在数据库中。当用户上传图片时,对其进行哈希值计算并查询数据库。若该图片的哈希值存在于数据库中,就将其判定为敏感图片,进行过滤。该方法具有效率高、存储空间小等优点,但其存在着哈希冲突率高、画质变换等问题。基于分类器的敏感图片过滤方法是通过训练分类器来识别敏感图片。当用户上传图片时,对其进行分类器判断,若该图片被分类为敏感图片,则进行过滤。该方法的优点是准确率高,但其具有训练数据量大、计算耗时长等缺点。综上所述,随着深度学****技术的发展和应用,敏感图片的检测和过滤正在向更加准确、高效的方向发展。在今后互联网应用和监管领域,需要进一步推进敏感图片的检测与过滤技术,以保护广大网民的健康和利益。

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