本项目是在充分调研和分析国内外敏感信息过滤现状,针对大型IDC的实际需求提出的。具体是指通过面向特定视频和图像的建模与快速匹配机制、基于智能化方法和人类视觉感知的图像分层识别策略、以及软硬件结合的高速数据流解析技术等,快速地从海量的网络信息资源中识别出包含有色情内容的视频和图像信息。浙江电信和上海移动两个省级IDC的测试和使用情况表明,敏感视频和图像监管(Sensitive Video and Image Monitoring,简称为SVIM)系统技术手段先进、系统稳定可靠、识别性能和识别准确率高,具备广阔的应用前景
通过面向特定视频和图像的建模与快速匹配机制、基于智能化方法和人类视觉感知的图像分层识别策略、以及软硬件结合的高速数据流解析技术等,快速地从海量的网络信息资源中识别出包含有色情内容的视频和图像信息。
本项目团队主要从事智能信息处理、机器学习、数据分析与挖掘等方面的研究工作。在多层次图像语义模型建立、维数约简的特征优化策略、感兴趣区域分割、WEB图像分类等问题研究中取得进展和多项成果。
评价单位:“科创中国”科技成果转化专业科技服务团 (厦门科易网科技有限公司)
评价时间:2023-09-22
综合评价
该技术成果在创新思路、技术应用、实时性、安全保护、可扩展性等方面具备一定的优势,并且满足了市场对于敏感内容监管的需求。然而,在实际应用中仍需要进一步完善和验证,以确保系统的可靠性、准确度和合规性。
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