基于情感认知的互联网恐怖多媒体信息的识别

互联网为人们日常生活提供各种前所未有的便利的同时，也为有害信息的广泛传播提供了便捷。因此，网络有害信息过滤对保护未成年人的身心健康和维护社会稳定有着极其重要的作用。本课题旨在引入视觉心理学中情感认知理论，结合模式识别技术，对互联网中日益泛滥的恐怖多媒体信息进行识别和过滤。研究内容包括：（1）基于文本情感的恐怖文本的识别。（2）基于情感注意机制的恐怖图像识别。（3）基于音视频融合的恐怖视频识别。（4）基于多模态信息融合的恐怖网页的识别。本课题的研究目标是对互联网中恐怖多媒体信息进行有效的识别和过滤，将现有的基于内容的网络过滤技术提升到基于人类情感认知的层面，从而实现多层次立体化的网络过滤体系。该项研究不仅能够促进网络内容安全和人类情感认知的相关研究的发展，而且对构建和谐网络环境，维护社会稳定起着重要的社会意义。同时，该项研究具有广泛的应用前景和实际意义。

互联网为人们日常生活提供各种前所未有的便利的同时，也为有害信息的广泛传播提供了便捷。因此，网络有害信息过滤对保护未成年人的身心健康和维护社会稳定有着极其重要的作用。本课题旨在引入视觉心理学中情感认知理论，结合模式识别技术，对互联网中日益泛滥的恐怖多媒体信息进行识别和过滤。研究内容包括：（1）基于文本情感的恐怖文本的识别。（2）基于情感注意机制的恐怖图像识别。（3）基于音视频融合的恐怖视频识别。（4）基于多模态信息融合的恐怖网页的识别。本课题的研究目标是对互联网中恐怖多媒体信息进行有效的识别和过滤，将现有的基于内容的网络过滤技术提升到基于人类情感认知的层面，从而实现多层次立体化的网络过滤体系。该项研究不仅能够促进网络内容安全和人类情感认知的相关研究的发展，而且对构建和谐网络环境，维护社会稳定起着重要的社会意义。同时，该项研究具有广泛的应用前景和实际意义。