利用多滤波器联邦W-Net实现IoST支持的淫秽内容分割以保障媒体安全

《IEEE Transactions on Computational Social Systems》：IoST-Enabled Segmentation of Obscenity for Media Security Using Multifilter Federated W-Net

　　

摘要：

在COVID-19疫情期间，社交媒体的出现导致了大量露骨内容的传播，这些内容经常被网络犯罪分子利用。为了解决这一问题，提出了一种基于物联网（IoST）的联邦融合W-Net（Gabor + PL）模型，该模型能够实现协作学习，用于解决淫秽图像的分割和审核问题。该模型结合了Gabor滤波技术来提取图像纹理，以及幂律变换来增强图像对比度，从而同时提取基于纹理和强度的特征。通过数据增强方法（如感兴趣区域过滤和非锐化掩蔽）可以提高边缘的清晰度和分割精度。我们使用sigman（











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