[發(fā)明專利]基于人臉膚色的色情圖片識(shí)別辦法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710986311.3
• 申請(qǐng)日: 2017-10-20
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107895140A
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-04-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 宋雨倫
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 九次方大數(shù)據(jù)信息集團(tuán)有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京馳納智財(cái)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)11367
• 代理人: 蔣路帆,湯才祥

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像識(shí)別的技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于人臉膚色的色情圖片識(shí)別辦法。

背景技術(shù)

隨著網(wǎng)絡(luò)信息的快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)當(dāng)今社會(huì)的政治、經(jīng)濟(jì)、文化、教育和人們的生活產(chǎn)生了重大的影響，既方便了人們的信息交流，又推動(dòng)了社會(huì)的進(jìn)步，但是互聯(lián)網(wǎng)也給人們帶來(lái)了很多負(fù)面影響，其中較為突出的是在互聯(lián)網(wǎng)上傳播色情內(nèi)容。色情內(nèi)容的傳播有文字、圖像和視頻3種形式，視頻是由許多幀的圖像構(gòu)成，因而研究色情圖像識(shí)別對(duì)于禁止在互聯(lián)網(wǎng)上傳播色情內(nèi)容具有重要意義。

色情圖像的一個(gè)重要特征就是暴露身體部分較多，更嚴(yán)重的就是全身裸露，因而利用人臉的膚色占整體膚色比例的特征可以有效地識(shí)別色情圖像。

申請(qǐng)?zhí)枮镃N105512245A的發(fā)明申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于膚色和特征部位聯(lián)合檢測(cè)的色情圖片識(shí)別方法，該方法包括一下步驟：(1)樣本訓(xùn)練的準(zhǔn)備階段，用于獲取待檢圖像的識(shí)別階段所需參數(shù)；該樣本訓(xùn)練的準(zhǔn)備階段分別圍繞膚色樣板訓(xùn)練和特診部位樣板訓(xùn)練展開(kāi)；(2)讀取待檢圖像；(3)待檢圖像的識(shí)別階段，用于根據(jù)樣本訓(xùn)練的準(zhǔn)備階段所獲得的參數(shù)，對(duì)待檢圖像是否是色情圖片進(jìn)行判斷，首先進(jìn)行膚色檢測(cè)，然后進(jìn)行特征部位檢測(cè)，如果膚色區(qū)域面積占整個(gè)圖像的1/2以上，且至少出現(xiàn)一個(gè)特征部位，則該圖片判定為色情圖片。該方法計(jì)算比較復(fù)雜，需要先進(jìn)行樣本訓(xùn)練，然后才對(duì)圖片進(jìn)行檢測(cè)。

申請(qǐng)?zhí)枮镃N102880613A的發(fā)明申請(qǐng)公開(kāi)了一種色情圖片的識(shí)別方法及其設(shè)備，該方法包括：根據(jù)圖片相關(guān)統(tǒng)一資源定位符URL信息確定圖片相關(guān)URL信息色情度得分，和/或根據(jù)圖片相關(guān)文字信息確定圖片相關(guān)文字信息色情度得分；根據(jù)所述圖片相關(guān)URL信息色情度得分、和/或圖片相關(guān)文字信息色情度得分與對(duì)應(yīng)色情度得分閾值的關(guān)系，判斷圖片是否為色情圖片。該方法判斷色情圖片的方法主要依據(jù)網(wǎng)頁(yè)地址和文字信息等，并不是依靠分析圖片進(jìn)行判斷，容易出現(xiàn)誤判。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于人臉膚色的色情圖片識(shí)別辦法，基于人臉及膚色的特征比例的識(shí)別技術(shù)，結(jié)合ResNet殘差網(wǎng)絡(luò)的色情判別，將開(kāi)源人臉檢測(cè)器技術(shù)與膚色模型完美結(jié)合。

本發(fā)明的具體技術(shù)方案如下：

本發(fā)明的提出了一種基于人臉膚色的色情圖片識(shí)別辦法，包括獲取待測(cè)圖片，包含以下步驟：

步驟1：根據(jù)膚色數(shù)字模型檢測(cè)出膚色，并計(jì)算膚色區(qū)域大小；

步驟2：檢測(cè)人臉，計(jì)算人臉區(qū)域大小，并找出人體區(qū)域；

步驟3：根據(jù)膚色區(qū)域及人臉區(qū)域的大小，計(jì)算占比；

步驟4：進(jìn)行初步色情判斷；

步驟5：進(jìn)行深度色情判斷。

優(yōu)選的是，所述膚色數(shù)字模型為yc_bc_r膚色聚類，運(yùn)用橢圓模型進(jìn)行膚色分割，計(jì)算公式如下：其中，c_x、c_y是膚色所屬的一個(gè)yc_bc_r空間中的橢圓的坐標(biāo)，θ是膚色所屬的一個(gè)yc_bc_r空間中的橢圓的傾斜角，a、b是膚色所屬的一個(gè)yc_bc_r空間中的橢圓的兩軸的半長(zhǎng)，e是一個(gè)縮放系數(shù)。

在上述方案中優(yōu)選的是，根據(jù)膚色在c′_bc_r′空間內(nèi)的分布形狀，確定ec_x、ec_y、a、b、c_x、c_y和θ的設(shè)置，對(duì)圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行檢測(cè)。

在上述方案中優(yōu)選的是，如果變換后的c′_bc_r′值在橢圓區(qū)域內(nèi)，則視為膚色像素點(diǎn)，反之為非膚色像素點(diǎn)

在上述方案中優(yōu)選的是，所述檢測(cè)人臉的方法為采用OpenCV級(jí)聯(lián)算法產(chǎn)生點(diǎn)人臉檢測(cè)的圖片。

在上述方案中優(yōu)選的是，所述OpenCV級(jí)聯(lián)算法用于計(jì)算特征值的基礎(chǔ)類FeatureEvaluator，具有讀操作read、復(fù)制clone、獲得特征類型getFeatureType，分配圖片分配窗口的操作setImage、setWindow，計(jì)算有序特征calcOrd，計(jì)算絕對(duì)特征calcCat，創(chuàng)建分類器特征的結(jié)構(gòu)create函數(shù)、級(jí)聯(lián)分類器類CascadeClassifier、目標(biāo)級(jí)聯(lián)矩形的分組函數(shù)groupRectangles中至少一種的功能。

在上述方案中優(yōu)選的是，所述步驟3為設(shè)定比較閾值。