敏感圖像過濾技術(shù)的研究與應(yīng)用.pdf

1、敏感圖像作為不良信息的一種,嚴(yán)重破壞了健康的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。為此研究者們提出了多種敏感圖像過濾技術(shù),其中以基于內(nèi)容分析的過濾方法最為流行。然而,基于內(nèi)容的敏感圖像過濾技術(shù)目前仍存在膚色建模不夠準(zhǔn)確、特征提取不夠完備、分類器性能不佳等缺點。在研究了當(dāng)前過濾技術(shù)的前提下,本文提出了改進(jìn)的過濾方法和基于人體關(guān)鍵部位檢測的過濾方法。并將過濾方法應(yīng)用于博客系統(tǒng)實現(xiàn)了用戶上傳圖像的過濾。
　　 首先,本文介紹了本課題的研究背景和意義,對敏感圖像過

2、濾技術(shù)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析。分別研究了基于人體肢體組合和基于特征提取與機(jī)器學(xué)習(xí)的兩種過濾方法,在對比分析兩種方法的優(yōu)缺點、適用場景的基礎(chǔ)上做了總結(jié),并給出了此研究課題的研究趨勢。
　　 其次,本文提出了改進(jìn)的敏感圖像過濾方法。此方法包含更加完備的特征提取,人體軀干定位以及三層過濾技術(shù)。特征提取首先利用自建的快速膚色模型進(jìn)行膚色檢測,進(jìn)而提取膚色、輪廓、空間分布等特征。人體軀干定位方法主要有兩種:一種是基于頭肩檢測,它使用離線訓(xùn)練

3、模型檢測頭肩區(qū)域進(jìn)而定位人體軀干,另一種是基于人臉檢測或橢圓擬合粗定位人體軀干的簡單定位。對于分類器,本文采用三層過濾技術(shù),第一層利用膚色、紋理等特征過濾多數(shù)正常圖像,第二層利用基于頭肩檢測的方法定位軀干,并用決策樹分類器進(jìn)行分類,第三層利用決策樹、簡單規(guī)則兩種方法結(jié)合的分類器進(jìn)行分類。實驗表明三層過濾技術(shù)既保證了較快的速度,又一定程度上提高了分類的準(zhǔn)確率。
　　 然而,對于裸露較多但未露出關(guān)鍵部位的圖像以及類膚色像素較多的圖像

4、,普通分類器會將其誤檢為敏感圖像。通過研究人體關(guān)鍵部位的特征提取和分類器構(gòu)建方法,本文提出了基于人體關(guān)鍵部位檢測的過濾方法,通過實驗證明了此方法在降低此類圖像誤檢率方面的有效性,但性能方面仍待于提高。
　　 最后,本文利用前面所提出的過濾方法實現(xiàn)了敏感圖像過濾模塊,用于過濾用戶上傳的圖像,并在博客系統(tǒng)上搭建了實時過濾平臺和離線審核平臺。實時過濾平臺可以實時檢測用戶上傳的圖像,必要時給用戶警示信息。離線審核平臺重在離線審核所有上傳