【摘 要】
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互联网时代,信息交流频繁,不良违法信息的传播也日趋严重.在此情况下,识别和过滤色情图像变得尤为重要.近年来,深度学习的崛起极大地推动了图像识别领域的发展,图像识别和检
【机 构】
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中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室,太极计算机股份有限公司智慧城市与云服务战略本部
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目（2013BAH72B03）,国家重点研发计划项目（2016YFB0800403）
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互联网时代,信息交流频繁,不良违法信息的传播也日趋严重.在此情况下,识别和过滤色情图像变得尤为重要.近年来,深度学习的崛起极大地推动了图像识别领域的发展,图像识别和检测等计算机视觉类的工作因此获益良多.相较于传统方法,深度学习的优势在于自动提取的特征具有更强大的表达能力.基于此,提出了一种基于深度学习和模型级联的色情图像检测算法,采用精细至粗略的分类策略以应对数据分布的多样性,从而获得更好的特征.此外,针对难以检测的色情封面,方法中采用的封面检测模型结合传统图像处理技术和深度网络模型,有效地提高了封面检测的性能.
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