基于机器学习的图像敏感信息识别方法

摘要

针对传统图像敏感信息识别方法精度不高的问题,提出一种基于机器学习的图像敏感信息识别方法.对识别图像进行去噪和细节锐化预处理操作,从颜色、形状和纹理三个角度提取预处理后的图像特征.结合所提取的图像进行图像敏感信息检索,通过图像特征提取图像敏感信息.根据机器学习中的支持向量机(SVM)原理,设计一种图像分类器实现对图像敏感信息的分类和识别.与传统的两种图像识别方法相比,该方法具有较高的识别精度,可在较短的识别时间完成图像敏感信息识别.