網(wǎng)絡(luò)中不良圖像過(guò)濾技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)已滲透到生活的每一個(gè)角落。它在給人們帶來(lái)前所未有的便利的同時(shí)，各種不良的信息充斥著網(wǎng)絡(luò)空間，對(duì)網(wǎng)民，尤其是青少年帶來(lái)了極大地負(fù)面影響。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中不良信息的表現(xiàn)形式的多樣性及過(guò)濾技術(shù)的滯后性和局限性，必須結(jié)合圖像過(guò)濾技術(shù)才能有效的防止不良信息的擴(kuò)散。本文以此為背景，依托于2010年浙江省重大科技專(zhuān)項(xiàng)(2010C11049)--“綠色網(wǎng)絡(luò)視頻娛樂(lè)平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用示范”，對(duì)基于內(nèi)容分析的不良圖像過(guò)濾技術(shù)進(jìn)行研究

2、，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)不良圖像過(guò)濾系統(tǒng)。
　　首先，本文介紹了本課題的研究背景及意義，對(duì)現(xiàn)有的不良圖像過(guò)濾技術(shù)進(jìn)行了分析，通過(guò)分析各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，總結(jié)出各種技術(shù)的適用場(chǎng)景以及局限性，并給出了該研究方向上總體發(fā)展趨勢(shì)。
　　其次，本文分析和總結(jié)了目前常用的膚色檢測(cè)模型算法即閾值檢測(cè)模型、高斯分布模型和統(tǒng)計(jì)直方圖模型，并對(duì)他們之間的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析。在此基礎(chǔ)上，本文提出了改進(jìn)的基于混合模型的膚色檢測(cè)，原始圖像經(jīng)過(guò)混合模型膚色檢測(cè)后，利用

3、形態(tài)學(xué)運(yùn)算對(duì)掩碼圖像進(jìn)行濾波，有效地去除噪聲。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效地檢測(cè)出圖像中的膚色區(qū)域。
　　再次，為進(jìn)一步降低裸露較多但未露出關(guān)鍵部位以及偽膚色像素較多的正常圖像的誤檢率，本文提出了基于人臉、人體形狀信息的軀干定位算法。該算法首先在Adaboost人臉檢測(cè)基礎(chǔ)上，用橢圓擬合人體模型，實(shí)現(xiàn)人體軀干的初步定位；針對(duì)部分人臉未能正常檢出的圖像，采用基于HOG(方向梯度直方圖)特征的人體軀干定位。在此基礎(chǔ)上提取分類(lèi)性能較好的膚

4、色特征和人體特征作為分類(lèi)器的特征向量，并構(gòu)造出有效的閾值決策樹(shù)實(shí)現(xiàn)正常圖像與不良圖像的分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，人體軀干信息的引入使得處理效果有了顯著的提高，有效降低誤檢率。
　　最后，本文利用前面所提出的過(guò)濾方法用于過(guò)濾用戶(hù)上傳的圖像，并在網(wǎng)絡(luò)聊天系統(tǒng)中搭建了實(shí)時(shí)過(guò)濾平臺(tái)和離線審核平臺(tái)。通過(guò)實(shí)時(shí)過(guò)濾平臺(tái)，可以實(shí)時(shí)檢測(cè)用戶(hù)上傳的圖像，必要時(shí)給用戶(hù)發(fā)出警告信息。離線審核平臺(tái)重在離線判定所有用戶(hù)上傳圖像，大大減少了審核人員的工作量。實(shí)際應(yīng)用