敏感圖像識(shí)別的相關(guān)技術(shù)研究的任務(wù)書(shū)

敏感圖像識(shí)別的相關(guān)技術(shù)研究的任務(wù)書(shū)任務(wù)書(shū)一、背景與意義隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和信息技術(shù)的發(fā)展，人們的信息交流和互動(dòng)越來(lái)越頻繁，各種類(lèi)型的圖片、視頻等媒體數(shù)據(jù)大量涌現(xiàn)，使得圖像識(shí)別技術(shù)變得異常重要。在社交媒體、視頻分享、網(wǎng)絡(luò)直播等平臺(tái)中，不乏一些涉嫌或明確被禁止的敏感圖像出現(xiàn)，這些內(nèi)容可能會(huì)對(duì)社交秩序和公共道德造成不良影響。因此，敏感圖像識(shí)別成為了一個(gè)熱門(mén)話題，吸引了眾多技術(shù)專(zhuān)家和研究人員投入到敏感圖像識(shí)別的相關(guān)技術(shù)研究當(dāng)中。通過(guò)對(duì)涉嫌敏感的圖片或視頻進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和分類(lèi)，對(duì)惡意信息進(jìn)行有效監(jiān)管，可以有效維護(hù)網(wǎng)絡(luò)空間的各種秩序和公共道德規(guī)范，發(fā)揮監(jiān)管作用。二、研究目標(biāo)本次研究的主要目標(biāo)是探究敏感圖像識(shí)別技術(shù)的現(xiàn)有研究成果和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，分析敏感圖像的特征和分類(lèi)方法，提出一種有效的敏感圖像識(shí)別算法模型，并開(kāi)發(fā)相應(yīng)的應(yīng)用程序，以實(shí)現(xiàn)對(duì)敏感圖像的準(zhǔn)確識(shí)別和分類(lèi)。三、研究?jī)?nèi)容本次研究的主要內(nèi)容包括：1.對(duì)敏感圖像識(shí)別領(lǐng)域的現(xiàn)有研究成果進(jìn)行梳理和總結(jié)，包括各種敏感圖像分類(lèi)算法模型；2.分析敏感圖像的特征和分類(lèi)方法，研究特征選取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、分類(lèi)器選擇等關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題；3.提出一種有效的敏感圖像識(shí)別算法模型，探索深入學(xué)習(xí)等新興技術(shù)的應(yīng)用；4.開(kāi)發(fā)相應(yīng)的應(yīng)用程序，實(shí)現(xiàn)對(duì)敏感圖像的準(zhǔn)確識(shí)別和分類(lèi)功能；5.進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，并對(duì)算法模型進(jìn)行評(píng)估和改進(jìn)。四、研究方案1.文獻(xiàn)綜述對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行綜述，分析現(xiàn)有的敏感圖像識(shí)別算法，總結(jié)各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取對(duì)敏感圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提高識(shí)別精度；對(duì)關(guān)鍵特征進(jìn)行分析和提取，建立合適的特征向量。3.算法模型構(gòu)建基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)和特征向量，采用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法構(gòu)建敏感圖像識(shí)別算法模型，并利用深入學(xué)習(xí)等新興技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)。4.應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)根據(jù)算法模型開(kāi)發(fā)相應(yīng)的應(yīng)用程序，實(shí)現(xiàn)對(duì)敏感圖像的準(zhǔn)確識(shí)別和分類(lèi)。5.實(shí)驗(yàn)評(píng)估通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試，對(duì)算法模型進(jìn)行評(píng)估和改進(jìn)。五、研究過(guò)程與時(shí)間安排第1-2周：文獻(xiàn)綜述階段。第3-4周：敏感圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取。第5-8周：算法模型構(gòu)建和改進(jìn)。第9-10周：應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)。第11-12周：實(shí)驗(yàn)評(píng)估和論文撰寫(xiě)。六、參考文獻(xiàn)1.張學(xué)華，王健，董輝，于文水.網(wǎng)絡(luò)敏感圖像自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的研究綜述[J]．計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2018，54(17)：9-14.2.陳紀(jì)軍，高志林，王棟強(qiáng)，賀志超.基于將特征融合的融合分類(lèi)算法的敏感圖像識(shí)別[J].中國(guó)礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2019(4)：764－769.3.于慧，王恩澤.基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的敏感圖像自動(dòng)識(shí)別方法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2020，41(5)：834-839.4.李洋，馬娟娟，趙凱.基于深度轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)敏感圖像自動(dòng)識(shí)別算法研究[J].現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專(zhuān)業(yè)版)，2020(18)：53-57.7.