基于Zernike矩变换与支持向量机的不良视频检测方法

刘春; 谢长生; 朱光喜; 吴伦

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基于Zernike矩变换与支持向量机的不良视频检测方法

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为了构建基于机顶盒等嵌入式平台的不良视频识别与过滤技术,从图像的高层语义特征着手,利用Zernike矩变换和多尺度图层进行快速的形状特征粗匹配,对敏感图像关键部位进行初步识别,再采用支持向量机对形状区间的像素分布特征做进一步的判别。实验表明,结合多种快速算法,系统的处理速度满足实时要求,与传统的肤色比例检测方法相比,在提高正检率的同时能降低误判率。

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来源
《武汉理工大学学报》 |2011年第7期|133-137|共5页
作者
刘春; 谢长生; 朱光喜; 吴伦;
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作者单位

华中科技大学计算机学院;

武汉430074;

华中科技大学武汉国家光电实验室;

武汉430074;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
Zernike矩; 支持向量机; 图像检测; 模板匹配;

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