網(wǎng)絡(luò)中不良圖像過濾技術(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角落。它在給人們帶來前所未有的便利的同時，各種不良的信息充斥著網(wǎng)絡(luò)空間，對網(wǎng)民，尤其是青少年帶來了極大地負(fù)面影響。針對網(wǎng)絡(luò)中不良信息的表現(xiàn)形式的多樣性及過濾技術(shù)的滯后性和局限性，必須結(jié)合圖像過濾技術(shù)才能有效的防止不良信息的擴散。本文以此為背景，依托于2010年浙江省重大科技專項(2010C11049)--“綠色網(wǎng)絡(luò)視頻娛樂平臺關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用示范”，對基于內(nèi)容分析的不良圖像過濾技術(shù)進行研究

2、，設(shè)計并實現(xiàn)了一個不良圖像過濾系統(tǒng)。
　　首先，本文介紹了本課題的研究背景及意義，對現(xiàn)有的不良圖像過濾技術(shù)進行了分析，通過分析各項關(guān)鍵技術(shù)，總結(jié)出各種技術(shù)的適用場景以及局限性，并給出了該研究方向上總體發(fā)展趨勢。
　　其次，本文分析和總結(jié)了目前常用的膚色檢測模型算法即閾值檢測模型、高斯分布模型和統(tǒng)計直方圖模型，并對他們之間的優(yōu)缺點進行分析。在此基礎(chǔ)上，本文提出了改進的基于混合模型的膚色檢測，原始圖像經(jīng)過混合模型膚色檢測后，利用

3、形態(tài)學(xué)運算對掩碼圖像進行濾波，有效地去除噪聲。實驗結(jié)果表明，該方法能有效地檢測出圖像中的膚色區(qū)域。
　　再次，為進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人臉檢測基礎(chǔ)上，用橢圓擬合人體模型，實現(xiàn)人體軀干的初步定位；針對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)上提取分類性能較好的膚

4、色特征和人體特征作為分類器的特征向量，并構(gòu)造出有效的閾值決策樹實現(xiàn)正常圖像與不良圖像的分類。實驗結(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濾方法用于過濾用戶上傳的圖像，并在網(wǎng)絡(luò)聊天系統(tǒng)中搭建了實時過濾平臺和離線審核平臺。通過實時過濾平臺，可以實時檢測用戶上傳的圖像，必要時給用戶發(fā)出警告信息。離線審核平臺重在離線判定所有用戶上傳圖像，大大減少了審核人員的工作量。實際應(yīng)用