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基于人体特征的敏感图像过滤技术研究的开题报告
一、研究背景
随着互联网的普及和发展，特别是移动互联网的兴起，满足用户对图像内容的需求已成为互联网服务提供商不可忽视的市场博弈。
然而，在这背后却隐藏了一些问题，比如网络上繁多的敏感内容图像，这些图像不仅可能损害观看者的感情，也容易让未成年人接触到不良信息，甚至引发不必要的争议和纠纷。
针对上述问题，通过开展基于人体特征的敏感图像过滤技术研究，可以规避大众对不良内容的固有抵触心理和至音尘，激发人们对于互联网信息更加自觉，健康的追求。
二、研究目的
本研究以人体特征的表达作为判断依据，利用图像处理和深度学习等技术，构建敏感图像自动过滤模型，以保证互联网平台上的自动审核的准确性和有效性。
三、研究计划
（一）研究内容
1.总体需求分析
在现实生活中，敏感图像包括涉性、暴力、赌博、毒品等类型。因此，应从不同类型的敏感图像入手，结合深度学习等技术，依据人体特征来构建敏感图像自动过滤模型。
2.研究方法
（1）图像预处理技术，如增强对比度、滤波、裁剪等
（2）深度学习技术，如卷积神经网络(CNN)
（3）数据预处理
（4）模型训练及评估
3.研究结果预期
本研究将通过对比实验，分析不同算法的敏感图像过滤效果，验证本研究在图像处理和深度学习等技术方面的创新和贡献。最终实现敏感图像自动过滤的目的，并为相关的互联网平台提供可靠、高效的技术支撑。
（二）研究计划安排
1.前期准备（1个月）
（1）阅读相关文献，总结国内外敏感图像自动过滤技术发展现状。
（2）收集图像数据库，准备数据。
（3）学习深度学习技术，准备基础实验。
2.算法研究和实验设计（2个月）
（1）选择合适的算法，梳理研究思路。
（2）通过对比实验，验证选定算法的合理性和适应性。
（3）通过精细调参和超参数搜索，提高算法性能。
3.算法实现和优化（1个月）
（1）编写算法代码，实现敏感图像自动过滤功能。
（2）针对算法性能不足的问题，进一步优化算法。
4.算法评估与应用（1个月）
（1）设计评估指标，评估算法性能。
（2）将算法应用到实际互联网平台，并通过实际应用测试，验证算法的效果与优化后的版本是否达到预期目的。
5.论文撰写及答辩准备（2个月）
（1）撰写毕业论文的实验设计、实验数据、实验结果等部分，总结并归纳对该领域的研究。
（2）撰写论文的结论、展望和未来研究方向等部分。
（3）熟悉并了解已发表的相关文献，预防论文相似度危机，准备答辩。
四、研究意义
本研究将通过深度学习等技术实现自动化识别和过滤，自动降低互联网上尤其关爱青少年的不良信息的影响，为广大互联网用户提供更加健康、清净的图像浏览环境，实现互联网的诚信、友善、助力博弈。