[发明专利]基于内容的互联网动画媒体垃圾信息过滤方法

摘要

一种图像处理和模式识别领域的基于内容的互联网动画媒体垃圾信息过滤方法，步骤一，从互联网上随机采集若干个广告和非广告的动画作为训练样本集，并提取所有动画的颜色特征、纹理特征、文字信息特征、动画长度特征、动画几何尺寸特征、动画的动态特征；步骤二，将有动画的六个特征以及类别标引输入到支持向量机中，支持向量机获得描述广告/非广告动画媒体差异的支持向量机模型；步骤三，按照步骤一中提取动画特征的方法提取待测试动画的六个特征，并输入支持向量机模型中，支持向量机模型判断出动画是属于广告类动画还是属于非广告类动画。本发明能够识别广告类动画和非广告类动画，有较高的处理速度和识别准确率。

主权项

1、一种基于内容的互联网动画媒体垃圾信息过滤方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，从互联网上随机采集若干个类别标引为广告和非广告的动画作为训练样本集，并提取训练样本集中所有动画的颜色特征、纹理特征、文字信息特征、长度特征、几何尺寸特征、动态特征，具体如下：根据动画中各图像帧的颜色直方图和RGB三个通道颜色均值提取动画的颜色特征，对动画中各图像帧的灰度图进行伽博变换，提取动画的纹理特征，对动画中各图像帧进行离散余弦变换，计算图像的边缘图，进而检测图像帧中文本块，提取动画的文字信息特征，计算动画持续时间跨度，提取动画的长度特征，计算动画中图像帧的长度与宽度，提取动画的几何尺寸特征，计算动画各帧间的颜色差异的均值，提取动画的动态特征；步骤二，将步骤一得到的训练样本集中的所有动画的六个特征以及相应动画的类别标引输入到支持向量机中，支持向量机对所有样本进行训练得到权值、偏置参数，并获得描述广告和非广告动画媒体差异的支持向量机模型；步骤三，对于一个待测试动画，按照步骤一中提取动画特征的方法提取待测试动画的六个特征，并将这六个特征输入步骤二训练所得的支持向量机模型中，支持向量机模型判断出动画是属于广告类动画还是属于非广告类动画，对于广告类的动画由媒体进行过滤。