[發(fā)明專利]保持顏色信息的混合形變模型下的不良圖像檢測方法

有效

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• 申請日: 2014-07-25
• 公開（公告）號: CN104134059B
• 公開（公告）日: 2017-07-14
• 發(fā)明（設計）人: 田春娜;高新波;張相南;鄭紅;李潔;陸陽
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙)11350
• 代理人: 湯東鳳

技術領域

本發(fā)明屬于計算機視覺與模式識別的交叉領域，涉及一種不良圖像的檢測方法，特別涉及基于顏色信息保持的多尺度可形變部件模型融合檢測方法，可用于檢測圖像中的人體敏感器官從而過濾色情圖像。

背景技術

隨著互聯網的普及，互聯網用戶可以方便地獲取各種信息，然而，網絡中的色情圖像和視頻損害了網絡的健康。特別是，網絡中的色情信息傳播也日益隱蔽，嚴重影響了用戶尤其是青少年的身心健康。因而如何有效遏制網絡中此類不良信息的傳播，是一個亟待解決的問題。由于視頻是由圖像幀組成的，所以不良圖像檢測技術是視頻過濾的基礎，不良圖像檢測也因此成為該領域的研究熱點。

由于不良圖像中常裸露大量的皮膚區(qū)域，早期的不良圖像檢測方法通常先檢測人體的膚色區(qū)域，然后提取膚色區(qū)域中的低層特征(膚色區(qū)域的形狀和紋理、膚色與非膚色區(qū)域之間的面積比例等)進行不良信息判別。其代表性的檢測方法如美國伊利諾伊大學香檳分校的Fleck等提出的“Finding naked people”方法^[1]。這種方法在描述膚色時需要選擇合適的色彩空間，研究表明，在YC_bC_r色彩空間中的C_bC_r色度分量上，人類膚色具有良好的聚類特性，可用高斯模型等方法進行膚色建模。考慮到人種對膚色的影響，典型的膚色提取方法采用混合高斯模型(Gaussian mixture model，GMM)，將不同膚色的高斯模型融合起來同時檢測多種膚色。然而，不良圖像中的敏感器官往往包含非膚色區(qū)域，該類方法如果漏檢非膚色區(qū)域，將使得后續(xù)的所能提取的鑒別性特征減少，從而影響檢測方法的檢測性能。

此外，不良圖像內容復雜，膚色區(qū)域中的低層特征不能精確地描述圖像的語義內容。為此，研究人員采用詞袋模型來檢測不良圖像。例如，瑞士谷歌的Deselaers等提出先檢測圖像中的尺度不變特征變換特征，將這些特征量化成視覺單詞，然后統計單詞的直方圖，根據直方圖的分布情況來檢測色情圖像^[2]。鑒于詞袋模型中單詞的語義信息并不明確，德國奧格斯堡大學的Lienhart等提出基于概率隱含語義分析的不良圖像檢測方法^[3]，試圖揭示共現(Co-occuring)單詞所組成的主題(Topic)信息，但是這些主題所對應的語義信息仍然不明確。

由于不良圖像中敏感器官包含著明確的語義信息，可用于鑒別不良圖像。中科院的胡衛(wèi)明等提出訓練基于Haar-like特征的人臉、女性乳房等的檢測器來檢測圖像中的關鍵人體器官，以此作為高層特征，并結合膚色區(qū)域中的低層特征來檢測不良圖像^[4]。基于敏感器官檢測的檢測方法符合人的語義描述，敏感器官檢測器應該對光照變化及目標形變具有良好的適應性。

當前的各種目標檢測方法中，美國布朗大學的Felzenszwalb等人提出了一種基于形變模型的目標檢測方法^[5]。形變模型中的梯度方向直方圖(Histogram of oriented gradients，HoG)特征被用來描述目標的部分和整體的形狀信息，顏色信息是實現不良圖像檢測的一個重要的視覺線索，基于目標檢測的方法并沒有考慮其顏色信息。

參考文獻：

[1]Fleck,Margaret M.,DavidA.Forsyth,and Chris B.Finding naked people,European Conference on ComputerVision,II:592-602,1996.

[2]Deselaers T.,Pimenidis L.and Ney H.Bag-of-visual-words models for adult image classification and filtering,IEEE International Conference on Pattern Recognition,pp.1-4,2008.

[3]Lienhart R.and Hauke R.Filtering adult image content with topic models,IEEE International Conference onMultimediaand Expo,pp.1472-1475,2009.