敏感圖像關(guān)鍵部位識(shí)別研究.pdf

1、對(duì)網(wǎng)絡(luò)敏感圖像進(jìn)行過(guò)濾的基礎(chǔ)是對(duì)敏感圖像進(jìn)行識(shí)別，很多對(duì)敏感圖像的過(guò)濾方法是基于依附于圖像的文本信息或者URL地址，這些過(guò)濾技術(shù)缺乏對(duì)敏感圖像識(shí)別的動(dòng)態(tài)性和實(shí)時(shí)性，因而基于內(nèi)容的敏感圖像識(shí)別成為迫切需要解決的問(wèn)題。 傳統(tǒng)基于內(nèi)容的敏感圖像識(shí)別主要根據(jù)圖像中與人體膚色面積比相關(guān)的特征進(jìn)行分類，雖然比較簡(jiǎn)單快捷，但是其誤檢率往往較高。為降低傳統(tǒng)基于內(nèi)容的敏感圖像識(shí)別的誤檢率，我們進(jìn)行了基于內(nèi)容的對(duì)不良文化敏感圖像檢測(cè)的研究，該研究方

2、案在膚色分割的基礎(chǔ)上分為人臉定位識(shí)別、人體姿態(tài)識(shí)別和人體關(guān)鍵部位定位識(shí)別三部分，本文是對(duì)敏感圖像中人體關(guān)鍵部位的定位識(shí)別的一個(gè)階段總結(jié)。研究的目標(biāo)是對(duì)敏感圖像中的人體關(guān)鍵部位進(jìn)行定位識(shí)別，從而為檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)不良文化圖像提供良好的判斷參考。 主要的研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面： 一、對(duì)FCM聚類分割算法的改進(jìn)： 1.1建立多尺度圖像錐。減少了圖像數(shù)據(jù)規(guī)模，降低圖像聚類分割的運(yùn)算量。 1.2引入空間信息。借助圖像正常

3、像素信息屏蔽噪聲像素信息，增強(qiáng)了抗噪性能。 二、改進(jìn)膚色分割方法： 2.1膚色模型分割。在CbCr平面建立高斯膚色模型，實(shí)現(xiàn)圖像膚色分割。 2.2膚色聚類判決。對(duì)分割后的膚色區(qū)域進(jìn)行聚類判決，提高膚色分割準(zhǔn)確率。 三、人體關(guān)鍵部位識(shí)別： 3.1女性上體關(guān)鍵部位識(shí)別。通過(guò)圖像的亮度色度信息進(jìn)行定位識(shí)別。 3.2女性下體關(guān)鍵部位識(shí)別。通過(guò)八個(gè)方形過(guò)濾窗口進(jìn)行匹配定位識(shí)別。 3.3男性下