基于内容的图像过滤技术的研究

发布时间：2019-05-30 10:53

【摘要】：随着互联网日新月异的发展,网络安全及网络健康问题已经饱受关注。由于网络的开放性,使得一些敏感色情图像在网络上肆意传播,随着大数据时代的到来一些反黄软件出现了明细的滞后性,已经不能达到预期的反黄效果。据CNNIC统计,我国的上网人数已跃居世界第一,而且低龄段的人数发展十分迅猛。为了不让敏感色情内容污染网络环境,不让青少年的身心健康成长受到影响,肃清网络垃圾,还网络以整洁的环境显得尤为重要。在这样的背景下基于内容的敏感图像过滤技术的研究就变得十分有意义。敏感图像过滤的中心思想是将图片库里的图片进行分类的过程。目前对情色图片的过滤或屏蔽有很多种技术手段,但绝大部分使用的是URL过滤、关键词匹配、基于敏感图像的过滤。本文研究的正是基于内容的敏感图像过滤问题。本文利用图像处理技术、数据库、模式识别技术以及计算机视觉技术,对敏感图像过滤技术进行研究,研究目标是提高图像过滤的正检率和检测速度。本文的过滤系统由肤色检测模型、纹理检测模型、人脸识别、图像特征提取以及分类器几部分组成。肤色检测在敏感图像过滤系统中十分重要,能否准确的找到皮肤部分是整个过滤系统关键所在。常用的肤色检测算法包括色度空间模型算法、种子像素邻域扩展模型算法和基于肤色统计直方图的贝叶斯分类算法。本文采用统计直方图的贝叶斯分类算法进行肤色检测。肤色检测仅从颜色的角度出发,会把很多与肤色相同颜色的信息当做皮肤来处理,这样误判率会很高,纹理检测可以有效减少误判。目前的纹理检测方法基于统计模型的较多,基于信号处理方法的研究相对较少,本文使用Gabor函数和边缘检测相结合的皮肤纹理检测方法,对明显一些明显有很多纹理的区域可以用边缘检测的方法将其剔除,然后再利用Gabor函数进行检测,最终的目标就是与第一步肤色检测一起准确、完整的提取出真肤色部分。本文在边缘检测部分引入人工鱼群算法来提高检测的效率和准确度。研究发现绝大部分的敏感图像都含有人脸信息,且人脸个数一般小于4个,将人脸检测引入本文的过滤系统中能够很好的区分图像是否为敏感图像。本文采用的基于混沌人工鱼群改进的AdaBoost人脸检测算法进行人脸检测,检测速度有了明显的提升。分类特征向量的提取及分类器的选择。最终选择七个分类特征作为分类器的输入,具体特征有:皮肤颜色部分占图像的百分比、皮肤颜色部分连通区的数量、最大皮肤颜色连通区占图像的比例、皮肤颜色面积与皮肤颜色矩形区域的比例、最大皮肤颜色连通区宽和图像宽的比例、皮肤颜色像素的平均概率以及人脸个数。分类器的选取是本文能否达到预期的过滤效果的关键所在。由于决策树的模型简单,运算速度快等特点,本文最终选定决策树做为本文的分类器。实验结果最终达到了本文的研究目的。
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【学位授予单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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本文编号：2488780