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基于Sparse Coding和DBN的敏感图像检测
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作者 陈亚楠 黄豫蕾 +1 位作者 唐麟 王士林 《信息安全与通信保密》 2016年第1期113-118,共6页
敏感图像检测,即检测图片是否含有危害青少年健康成长的不良色情信息,对于净化网络环境有重要意义。该文分析了现有的敏感图像检测算法的性能,结合稀疏编码和深度信赖网络,提出了一种改进的敏感图像检测算法。该算法通过稀疏编码来提取... 敏感图像检测,即检测图片是否含有危害青少年健康成长的不良色情信息,对于净化网络环境有重要意义。该文分析了现有的敏感图像检测算法的性能,结合稀疏编码和深度信赖网络,提出了一种改进的敏感图像检测算法。该算法通过稀疏编码来提取特征,将图像切分成标准大小的小图块,然后将其基于字典稀疏表示。接着用max-pooling池化来整合特征,获得最终使用的特征向量。将得到的特征向量输入到DBN网络中进行训练,得到DBN模型。最后将待测图像的特征向量输入到DBN模型中获得分类结果。在文献[10]的数据集上的实验显示,该检测算法较原有算法有较大提升,在以总样本的90%作为训练集时,可获得9.29%的平均错误率。 展开更多
关键词 敏感图像 稀疏编码 深度信赖网络 受限玻尔兹曼机 池化
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