【摘 要】
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随着移动互联网的高速发展,网络给广大青少年提供大量学习材料的同时,也给青少年的健康成长带来了不容忽视的威胁。网络上色情、暴力、反动等高度敏感性的信息传播变得非常容易。许多不法之徒通过使用视频中嵌入文字的手段来进行不良信息的传播。相较于单纯的文本类型的敏感性信息,以这样的方式进行传播具有不易被检测等特点。敏感性视频的数据源头既可以是未经审核的互联网视频,也可以是企业内部网络上上传的视频。本文目标是设
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随着移动互联网的高速发展,网络给广大青少年提供大量学习材料的同时,也给青少年的健康成长带来了不容忽视的威胁。网络上色情、暴力、反动等高度敏感性的信息传播变得非常容易。许多不法之徒通过使用视频中嵌入文字的手段来进行不良信息的传播。相较于单纯的文本类型的敏感性信息,以这样的方式进行传播具有不易被检测等特点。敏感性视频的数据源头既可以是未经审核的互联网视频,也可以是企业内部网络上上传的视频。本文目标是设计一种视频中敏感性的文字检测系统。本文针对文本特征对YOLOv3网络进行改进,通过k-means聚类算法获取先验框尺寸,同时调整网络结构和池化模块,实现文字定位功能;采用融合注意力机制编-解码结构,实现文字识别功能;使用中文分词工具对文本进行分词,对分词后的文本使用两种敏感检测函数进行过滤,第一个过滤函数通过前缀树的方式对文本进行初步的过滤,第二个过滤函数使用传统的SVM对被第一个过滤函数表示为敏感语句的文本进行更深层次的语义检测。测试结果表明,本文方法在满足准确性和实时性要求的同时,能够很好的完成对视频流中敏感词的检测。
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