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面向网络内容安全的图像识别技术研究

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随着网络技术的快速发展,大量的违法不良图像在网络中大肆传播,严重危害了网络内容安全.文章从网络安全工作的实际出发,针对传统文本过滤技术的缺点,指出了图像识别技术对于过滤违法不良信息的重要性.文章分析总结了几种违法不良图像识别技术,如色情图像识别技术、敏感标志识别技术、图像比对技术和文本图像识别技术，并探讨了每种技术的适用场景.最后,结合图像识别的本质问题,指出深度学习是未来图像识别技术的发展趋势,讨论了利用卷积神经网络代替传统的方法对违法不良图像进行识别的方法.

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来源
《第30次全国计算机安全学术交流会》|2015年|154-157|共4页
会议地点重庆
作者
CUI Peng-fei; 崔鹏飞; QIU Yue; 裘玥; SUN Rui; 孙瑞;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
图像识别; 深度学习; 卷积神经网络; 信息安全;

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