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基于肤色和纹理的敏感图像过滤技术研究的任务书

一、背景介绍

在当前互联网充斥着大量图片和视频的情况下，一些敏感图像的出现也难以避免。这些敏感图像可能包括涉黄、涉暴、恐怖主义等，对于用户来说可能会造成心理上的伤害和不适感。而传统的手动审核方式不仅耗时、费力，而且效率不高，难以应对海量数据的筛选。

基于此，现有技术中涌现出一种基于肤色和纹理的敏感图像过滤技术，该技术通过分析图像的肤色分布和纹理信息，建立分类模型，自动检测与过滤敏感图像。本项目旨在深入研究这一技术，提高其检测准确率和处理效率，为用户提供更准确、更高效的敏感图像过滤服务。

二、研究内容

1.敏感图像数据集构建：收集与制作含有敏感图像的数据集。

2.肤色分析算法研究：通过计算肤色占比、肤色分布情况等，建立肤色分析算法，帮助判断敏感图像。

3.纹理分析算法研究：通过计算纹理信息的均值、方差等指标，建立纹理分析算法，对图像的纹理信息进行分析与判断。

4.敏感图像识别模型构建：利用肤色分析算法、纹理分析算法及其他深度学习算法，构建敏感图像的识别模型。

5.识别模型评估与优化：对识别模型进行评估，针对性优化检测算法，提高准确率和效率。

三、预期成果

1.完成含有敏感图像的数据集构建；

2.创新性提出肤色和纹理分析算法，并基于该算法构建敏感图像识别模型；

3.获得可用于实际应用的敏感图像过滤技术，能够自动检测和过滤敏感图像。