《基於上下文感知的不良影像分類》是依託西安電子科技大學，由田春娜擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於上下文感知的不良影像分類
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：田春娜
- 依託單位：西安電子科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
本項目主要研究多媒體通信中淫穢色情不良影像的過濾方法。不良影像內容複雜、語義信息豐富，基於低層特徵的檢測方法不足以描述其內容，從而易導致誤判。本項目從實際套用中抽象出科學問題，旨在借鑑人類的認知機理，結合最新的視覺信息認知計算方法，根據統計推理模型提取圖像隱含的語義主題，結合機率圖理論充分利用不良影像中共生的上下文信息，建立新的計算模型和方法，從語義角度判定不良信息。主要研究內容包括：(1)圖像隱含主題語義認知與解析；(2)基於鑑別性形變模型的人體敏感器官檢測；(3)結合語義上下文的不良影像多線索集成判決。本項目涉及認知計算和統計學習的最新理論，需要針對不良影像的特點，從新的角度進行研究。研究內容具有重要的理論意義和廣闊的套用前景。本項目預期在理論上有所突破，為多媒體影像語義建模、內容分析與理解方面的研究奠定理論和技術基礎。
結題摘要
多媒體通信中淫穢、色情、敏感圖像等不良影像的傳播更為隱蔽化和多樣化，不良影像嚴重影響用戶尤其是青少年的身心健康。本項目針對不良影像中信息模式複雜的特點，利用視覺信息認知計算的方法，實現基於語義上下文感知的不良影像的判別。主要研究內容及所取得的研究成果涉及以下幾個方面：結合膚色線索和圖像隱含語義主題的不良圖像檢測，基於顏色顯著性線索的圖像敏感信息檢測與跟蹤，圖像鑑別性結構特徵提取與模型結構稀疏最佳化方法，結合圖像文本信息的圖像語義內容結構建模與分析以及多因素影響下的敏感人物識別。在理論創新方面，提出了一系列的新思想、新方法，在國內外主流學術期刊和會議上發表學術論文17篇，其中EI檢索14篇，SCI檢索5篇, 計算機視覺與模式識別頂級國際會議CVPR 2 篇, ICCV論文1篇。通過在會上宣讀論文和與會學者的熱烈討論，促進了本課題研究成果的傳播，實現思想的碰撞和學科的交叉，發掘新的科學問題和新的研究方向。在關鍵技術方面，已授權國家發明專利6項，受理髮明專利7項。項目培養博士生3名，碩士生10名。成功協助舉辦了第十二屆中國機器學習及其套用研討會(MLA 2014)，與國內外同行進行交流，引起了國內外廣泛關注。在項目可持續發展方面，通過本項目支持，已拓展出結合圖像文本信息的圖像語義理解以及多因素影響下的敏感人物識別等新領域，為進一步開展更深入的研究奠定了基礎。本項目所取得的研究成果已套用於中國移動廣東公司及中國移動套用商場測試中心的不良信息過濾。該項目的研究成果對淨化社會環境，維護社會倫理道德等方面有積極的作用和重要意義。
