廣告垃圾圖像過濾技術的研究的開題報告

廣告垃圾圖像過濾技術的研究的開題報告開題報告一、研究題目：廣告垃圾圖像過濾技術的研究二、研究背景與意義：隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)廣告已經(jīng)成為人們生活中不可避免的一部分，而由于一些惡意廣告商和黑客的利用，廣告也成為了惡意軟件和網(wǎng)絡攻擊的重要入口。因此，對廣告垃圾進行過濾已經(jīng)成為了保護用戶隱私和信息安全的必要手段。垃圾圖像廣告是指一些通過圖片廣告進行傳播的廣告信息。這些廣告信息通常伴隨著諸如色情、虛假宣傳等不良內(nèi)容，對廣大用戶造成了極大的困擾。因此，對廣告垃圾圖像過濾技術的研究具有重要的現(xiàn)實意義。三、研究目標和內(nèi)容：本研究旨在探索一種高效而準確的廣告垃圾圖像過濾技術，以滿足用戶對廣告隱私和信息安全的需求。具體來說，本研究將通過以下步驟實現(xiàn)研究目標：（1）搜集廣告垃圾圖像數(shù)據(jù)集（2）對廣告垃圾圖像進行特征提取和選擇（3）構建分類模型并優(yōu)化模型參數(shù)（4）評估模型性能并進行實驗驗證四、預期成果：本研究最終預期的成果是一種高效而準確的廣告垃圾圖像過濾技術，具有以下特點：（1）高效：能夠快速、準確地過濾廣告垃圾圖像，提高用戶瀏覽效率。（2）準確：能夠精確識別廣告垃圾圖像，減少對合法圖像的誤判。（3）可擴展：具有一定的可擴展性，能夠適應不同類型和規(guī)模的廣告垃圾圖像。五、研究方法和步驟：本研究將采用以下方法和步驟：（1）搜集廣告垃圾圖像數(shù)據(jù)集：從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集中篩選并搜集廣告垃圾圖像，形成實驗數(shù)據(jù)集。（2）對廣告垃圾圖像進行特征提取和選擇：通過計算機視覺技術，將廣告垃圾圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像，提取關鍵特征并進行特征選擇。（3）構建分類模型并優(yōu)化模型參數(shù)：采用機器學習等方法，構建分類模型并進行參數(shù)優(yōu)化。（4）評估模型性能并進行實驗驗證：對分類模型進行性能評估和實驗驗證，分析其準確性、效率和可擴展性等指標。六、預期研究時間表：本研究預計的時間表如下：年月日~年月日：完成設計方案、搜集數(shù)據(jù)集并進行預處理年月日~年月日：特征提取、選擇和構建分類模型并進行參數(shù)優(yōu)化年月日~年月日：評估模型性能并進行實驗驗證年月日~年月日：完成論文撰寫，并答辯七、參考文獻：1.HuangJ.,RathodV.,SunC.,etal.Speed/accuracytrade-offsformodernconvolutionalobjectdetectors.IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2017.2.ZhouH.,HashemiS.R.,ZhangS.,etal.Multi-featureFusionforImageSpamClassification.SpringerBerlinHeidelberg,2015.3.ZhangJ.,WuX.,HuangJ.Adversari