基于顏色顯著性線(xiàn)索的圖像敏感信息檢測(cè).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及移動(dòng)通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，人們獲取信息的方式變得更加便捷，途徑更加多樣化。在這些信息中往往混雜著大量的敏感信息，這些敏感信息包括一些色情圖像和反動(dòng)文字等，敏感信息的傳播對(duì)青少年的身心健康和社會(huì)的和諧穩(wěn)定帶來(lái)了不利的影響。因此如何過(guò)濾掉圖像中的敏感信息成為一個(gè)重要的研究課題。為此，本文從不良圖像檢測(cè)與圖像文本識(shí)別兩個(gè)方面對(duì)圖像中敏感信息檢測(cè)方法進(jìn)行較為深入的研究。論文工作涉及到計(jì)算機(jī)視覺(jué)和統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)理論，研究成果可

2、以為打擊敏感信息圖像傳播提供技術(shù)支持。
　　傳統(tǒng)的不良圖像檢測(cè)算法中膚色信息往往被作為預(yù)處理步驟，沒(méi)有考慮到顏色信息在不良圖像中的敏感器官處的分布特征。因此，本文采用高斯混合模型提取人體敏感器官的顏色特征，并且采用梯度方向直方圖作為形狀特征，將兩個(gè)特征相融合，并將其輸入到可形變模型中，利用隱含支撐向量機(jī)模型訓(xùn)練人體敏感器官形變模型，并將這個(gè)模型用于不良圖像檢測(cè)。測(cè)試結(jié)果優(yōu)于僅僅采用形狀特征的方法，并且相較于傳統(tǒng)的詞袋模型的方法提升

3、了檢測(cè)率的同時(shí)大大降低了誤檢率。
　　現(xiàn)有的文字定位方法中往往忽略掉了圖像中文本所包含的顏色信息。考慮到圖像中相同顏色的字符往往分布在位置相近的地方，本文利用這一點(diǎn)來(lái)降低字符的漏檢率。首先，對(duì)于輸入圖像進(jìn)行筆畫(huà)寬度變換得到大致的文本位置，然后根據(jù)文本位置信息得到字符的顏色先驗(yàn)，基于字符的顏色先驗(yàn)知識(shí)結(jié)合最大極值穩(wěn)定區(qū)域的方法定位可能含有字符的連通區(qū)域。相較于傳統(tǒng)的字符定位方法，該方法在查全率上有明顯優(yōu)勢(shì)，為后續(xù)文字識(shí)別提供了盡可能