基于視頻內(nèi)容的敏感信息檢測.pdf

1、飛速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)，在給人們帶來便利的同時，也成為色情信息快速傳播的一種途徑。泛濫的網(wǎng)絡色情已經(jīng)成為危害人們特別是青少年身心健康的全球性公害，因此阻止不健康內(nèi)容視頻在網(wǎng)絡上的傳播將成為凈化互聯(lián)網(wǎng)的一項重要任務。迫切需要加大對網(wǎng)絡視頻內(nèi)容進行更加有效的監(jiān)管和控制，基于視頻內(nèi)容的敏感信息檢測正成為這方面研究的熱點之一。
　　視頻數(shù)據(jù)具有一定的隱含層次性與時間冗余性。要實現(xiàn)內(nèi)容的敏感信息檢測，視頻數(shù)據(jù)流必須結(jié)構化，將視頻分割成不同層次的基

2、本單元。鏡頭是視頻語義理解最基本的物理單元，因此鏡頭的邊界檢測在基于視頻內(nèi)容的敏感信息檢測中起著關鍵性的作用。本文在研究現(xiàn)有視頻鏡頭邊界檢測算法的基礎上，提出一種快速的自適應鏡頭邊界檢測方法，利用跳幀技術有效減少視頻處理數(shù)據(jù)，提高計算速度，通過計算滑窗內(nèi)亮度直方圖幀差到幀差均值距離實現(xiàn)閾值的自適應。鏡頭是在同一個場景下拍攝的，同一個鏡頭中的各幀圖像有相當多的重復信息，關鍵幀可以簡潔有效地表達鏡頭內(nèi)容，達到數(shù)據(jù)壓縮減少計算量的效果，本文在

3、鏡頭邊界檢測的基礎上給出一種簡潔的關鍵幀提取方法，為后續(xù)處理提供條件。
　　膚色檢測分割在敏感視頻處理中占據(jù)重要的地位，因為敏感視頻最大的特點之一是包含大量裸露的皮膚，一種好的膚色檢測方法應能夠分割出圖像幀中的皮膚區(qū)域。本文研究了膚色像素在HSV和YCgCr顏色空間的聚類分布，提出一種新的H-CgCr膚色模型進行膚色檢測，該模型充分利用色調(diào)和色度信息區(qū)分膚色像素和非膚色像素。實驗結(jié)果表明該算法在復雜光照條件下能有效檢測出膚色區(qū)域。

4、皮膚的紋理特征是皮膚與其相似顏色的其它區(qū)域區(qū)分的另一重要特征，本文研究了皮膚的紋理特征并選擇用灰度共生矩陣度描述，通過實驗分析選擇能夠很好區(qū)分皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域的反差和能量兩個指標去度量紋理特征。
　　在分析敏感視頻特點的基礎上，建立視頻敏感性判斷機制。提取視頻關鍵幀圖像的顏色和紋理特征，引入人工智能和機器學習的方法，分別用BP神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機對視頻敏感性進行檢測。實驗結(jié)果表明，這兩種方法都能對視頻的敏感性進行有效檢測，支持