利用稀疏语义结合双层深度卷积神经网络的敏感图像检测方法
Sensitive image detection method based on deep neural network and sparse semantics
1. 新疆警察学院 信息安全工程系, 乌鲁木齐 830013
2. 南京邮电大学 计算机技术研究所, 南京 210003
摘要
互联网技术的飞速发展导致敏感内容图像由原先基本隐蔽的内容交换变为海量的数据共享，传统基于图像特征提取的敏感内容检测方法不再适用。针对上述难点，提出基于稀疏语义和双层深度卷积神经网络相结合的敏感内容检测方法。上层网络首先进行训练样本的预处理，并通过构造图像的稀疏语义表示作为神经网络的输入；而下层网络则进一步考虑第三方管控机制（如政府代理等），提出针对特定群体的敏感内容图像检测方法。与现有常用敏感内容图像检测方法相比，该检测方法可有效降低训练样本数量，且检测精度比传统图像检测方法（如基于视觉词袋方法等）提升7%以上。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61762086)
新疆维吾尔自治区高校科研计划面上项目(XJEDU2017M046)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.11.0851
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1557-1560,1565
文章编号: 1001-3695(2020)05-057-1557-04
发布历史
[2020-05-05] 印刷出版
引用本文
如先姑力·阿布都热西提, 亚森·艾则孜, 孙国梓. 利用稀疏语义结合双层深度卷积神经网络的敏感图像检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (5): 1557-1560,1565. (Ruxianguli·Abudurexiti, Yasen·Aizezi, Sun Guozi . Sensitive image detection method based on deep neural network and sparse semantics [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (5): 1557-1560,1565. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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