[發明專利]一種基于人臉檢索的不良視頻智能檢測方法

有效

• 申請號: 201410214938.3
• 申請日: 2014-05-20
• 公開（公告）號: CN104008395B
• 公開（公告）日: 2017-06-27
• 發明（設計）人: 朱明;沈旭東;孫永錄
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06F17/30
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司11251
• 代理人: 楊學明,顧煒

技術領域

本發明屬于計算機視覺和視頻檢索領域，具體的說，就是基于人臉檢索的不良視頻智能檢測與識別技術。

背景技術

近年來，由于信息技術的不斷發展，在圖像處理的基礎上，越來越多的人開始關注基于圖像特征的計算機視覺技術(特別是人臉識別技術)。通俗的講，也就是通過對圖像特征的計算，使得計算機能夠想人眼一樣識別出不同的人。

而由于互聯網技術的不斷進步，網絡信息分享變得越來越方便快捷。這極大地豐富了人們所獲得的信息量。然而，快捷的信息獲取方法也使得不良信息，特別是不良視頻充斥網絡，又由于不良視頻一般數量巨大且出現不良信息的位置不固定，這使得網絡管理人員想要識別不良視頻變得任務量巨大，且費時費力。

下面將分別介紹人臉識別技術，人臉檢索技術，不良視頻檢測技術在國內外的發展現狀。

所謂人臉識別技術，特指利用分析比較人臉視覺特征信息進行身份鑒別的計算機技術。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，它屬于生物特征識別技術，是對生物體(一般特指人)本身的生物特征來區分生物體個體。

人臉識別方法主要包含以下幾類：幾何特征人臉識別、基于特征臉的人臉識別、神經網絡人臉識別方法、支持向量機人臉識別。

幾何特征可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系(如相互之間的距離)。這些算法識別速度快，需要的內存小，但識別率較低。

特征臉方法是基于KL變換的人臉識別方法，KL變換是圖像壓縮的一種最優正交變換。高維的圖像空間經過KL變換后得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特征矢量，這就是特征臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基于圖像灰度的統計特性的。目前有一些改進型的特征臉方法。

神經網絡的輸入可以是降低分辨率的人臉圖像、局部區域的自相關函數、局部紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進行訓練，而在許多應用中，樣本數量是很有限的。

支持向量機是統計模式識別領域的一個新的熱點，它試圖使得學習機在經驗風險和泛化能力上達到一種妥協，從而提高學習機的性能。支持向量機主要解決的是一個2分類問題，它的基本思想是試圖把一個低維的線性不可分的問題轉化成一個高維的線性可分的問題。通常的實驗結果表明SVM有較好的識別率，但是它需要大量的訓練樣本(每類300個)，這在實際應用中往往是不現實的。而且支持向量機訓練時間長，方法實現復雜，該函數的取法沒有統一的理論。

人臉檢索技術即是在人臉識別技術的基礎上通過建立一個包含人臉身份信息的人臉庫，對待檢樣本進行人臉識別，進而確定樣本所包含人臉的身份的一種人臉搜索方法

不良視頻檢測技術實際上是一種二分類技術，它是通過定義不良視頻的特征信息建立分類標準來對測試視頻樣本進行分類。當前的不良視頻檢測仍然沒有一種高效的檢測方法，大部分的檢測任務是由人工完成的。這不僅需要提供大量的人力物力，分類結果又是也不盡如人意。

以上任何單項技術都不能有效地解決針對不良視頻的只能檢測技術，而在上述技術的基礎上，我們通過不斷改進，可以有效的解決不練視頻的只能檢測問題。

發明內容

本發明的技術解決的問題是：克服現有技術不足，針對不良視頻檢測中遇到的問題，提出了一種基于人臉檢索的不良視頻智能檢測系統和方法。

本發明的技術解決方案是：一種基于人臉檢索的不良視頻智能檢測方法，其特征在于：它包括人臉圖片注冊模塊，視頻檢索模塊，數據庫維護與更新模塊。其中，人臉圖片注冊模塊又包含人臉提取模塊M1，性別分類模塊M2，人臉特征提取模塊M3。視頻檢索模塊包含人臉提取模塊M1，人臉特征提取模塊M3，數據庫維護與更新模塊包含數據庫構建模塊M4，數據庫更新模塊M5，人臉檢索模塊M6。具體過程如下：

(1)人臉提取模塊M1用于在輸入視頻中采集出人臉。

(2)性別分類模塊M2用于對M1的輸出人臉進行性別分類，建立符合要求的人臉圖片集PL1。

(3)人臉特征提取模塊M3的輸入為人臉圖片集PL1中的結果，對每一張人臉圖片進行提取人臉特征操作，建立人臉特征庫FL。

(4)數據庫構建模塊M4將人臉特征庫FL通過數據庫操作寫入數據庫，建立檢索數據庫DB。

(5)數據庫更新模塊M5的作用是定期或人為的對已有檢索數據庫DB進行更新，加入新的人臉特征，確保檢索數據庫的完備性。