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浙江省科技厅重大专项基金(2010C11049)

作品数：6 被引量：16H指数：2
相关作者：姚金良陆蓓王小华吴海虹翁璐斌更多>>
相关机构：杭州电子科技大学天格科技(杭州)有限公司中国科学院自动化研究所更多>>
发文基金：浙江省科技厅重大专项基金国家自然科学基金浙江省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...

主题

  • 3篇肤色
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇图像
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇敏感图像
  • 2篇肤色检测
  • 1篇低俗
  • 1篇信息过滤
  • 1篇语音
  • 1篇语音识别
  • 1篇语音识别方法
  • 1篇直方图
  • 1篇人脸
  • 1篇人脸检测
  • 1篇色空间
  • 1篇识别方法
  • 1篇梯度直方图
  • 1篇自动检测算法

机构

  • 5篇杭州电子科技...
  • 2篇天格科技(杭...
  • 1篇中国科学院自...

作者

  • 3篇陆蓓
  • 3篇姚金良
  • 2篇吴海虹
  • 2篇王小华
  • 1篇巩玉旺
  • 1篇翁璐斌
  • 1篇陈法叶
  • 1篇徐蕙素
  • 1篇李秋红

传媒

  • 3篇计算机应用与...
  • 1篇模式识别与人...
  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2012
  • 4篇2011
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
一种基于连通分量的文本区域定位方法被引量：9
2012年
文本区域定位对复杂背景图像中的字符识别和检索具有重要意义.已有方法取得高的定位准确率和召回率,但效率较低,难以应用于实际的系统中.文中提出一种基于连通分量过滤和K-means聚类的文本区域定位方法.该方法首先对图像进行自适应分割,对字符颜色层提取连通分量.然后提取连通分量的特征,并用Adaboost分类器过滤非字符连通分量.最后,对候选的字符连通分量根据其位置和颜色层进行K-means聚类来定位文本区域.实验结果显示该方法具有与当前方法相当的准确率和召回率,同时具有较低的计算复杂度.
姚金良翁璐斌王小华
关键词：文本定位ADABOOSTK-MEANS聚类
一种新的低俗语音识别方法
2013年
为了应对低俗视频语音等多媒体信息在网络上的大量传播,提出了一种基于移位差分倒谱参数特征的低俗语音识别方法。该方法对输入的语音信号进行分帧,提取移位差分倒谱参数特征,采用了高斯混合模型进行粗分类,对粗分为低俗的语音帧再用支持向量机分类器进行确认。实验结果表明,该方法具有较高的正识别率和较低的误识别率,可用于网络上低俗语音和视频信息的过滤。
周建政
关键词：不良信息过滤高斯混合模型支持向量机
一种改进的敏感图像过滤方法
2011年
针对现有敏感图像过滤方法误检率较高的问题,提出一种结合肤色检测和方向梯度直方图(HOG)人体检测的敏感图像过滤方法。采用HOG特征提取人体目标的特征集,运用支持向量机训练人体检测模型,检验图像中是否存在人体,并结合肤色检测算法判别该图像是否为敏感图像。实验结果表明,该方法能有效检测复杂背景条件下的敏感图像,其精确度为90.2%、查全率为86.3%、误检率为3.5%。
陆蓓陈法叶姚金良
关键词：敏感图像肤色检测支持向量机方向梯度直方图
基于局部和全局特征相融合的切变镜头自动检测算法
2011年
提出一种改进的基于局部的亮度差异直方图的方差和全局的灰度直方图帧差相融合的切变镜头自动检测算法,该过程由滑动窗口中相邻两帧的融合特征差值与自适应阈值的比较来自动进行切变检测。提取帧的分块亮度差异直方图的方差作为局部特征,这样既可以避免闪光灯和运动的干扰,又可以增加特征的空间信息;同时提取帧的灰度直方图作为全局特征;接着将二者相互融合,通过和自适应阈值比较来进行切变检测。对大量视频进行实验,结果表明该算法对切变检测具有良好的检测性能,对运动及闪光灯具有较好的鲁棒性,易于实现。
李秋红陆蓓吴海虹
关键词：镜头边界检测自适应阈值
基于YCgCr颜色空间的不良图像肤色检测被引量：6
2011年
针对目前互联网图像内容过滤系统识别率低的情况,提出了一种基于YCgCr空间的不良图像肤色检测方法。首先检测图像中可能存在的人脸区域,利用人脸肤色像素来检测获得人体肤色,其次对不含人脸图像,则利用离线构建的肤色模型来实现肤色检测。实验结果证明,在不同光照以及复杂背景下,该算法能够较好地提高不良图像的肤色检测率和背景检测率。
王小华徐蕙素吴海虹
关键词：人脸检测肤色检测肤色模型
基于人体关键部位检测的敏感图像过滤方法被引量：1
2011年
目前多数敏感图像过滤方法对皮肤裸露较多或类肤色区域较多的图像容易产生误检。为降低对这类图像的误检率,提出一种基于人体关键部位检测的敏感图像过滤方法。该方法提取肤色特征、表征局部对象外观和形状的HOG(Histograms of Orien-ted Gradient)特征、空间分布特征及描述区域灰度分布的Haar-like等特征,利用Adaboost学习算法,训练得到人体关键部位的分类器,通过此分类器实现敏感图像的过滤。实验表明,该方法能够准确地检测关键部位,可以有效地降低敏感图像的误检率。
陆蓓巩玉旺姚金良周建政
关键词：肤色特征HOG特征
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