基于內(nèi)容的不良圖像人體軀干檢測技術(shù)研究.pdf

1、隨著21世紀(jì)信息技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息已成為一種人們熟知的便捷信息來源和休閑生活方式，但網(wǎng)絡(luò)上大量的色情淫穢等不良信息也同時干擾著人們正常的網(wǎng)絡(luò)生活，嚴(yán)重毒害著青少年的身心健康。作為其技術(shù)支持，基于內(nèi)容的不良圖像過濾技術(shù)日益引起人們的重視。然而由于不良圖像識別本身具有極大的復(fù)雜性，目前的不良圖像識別系統(tǒng)普遍存在著準(zhǔn)確率和檢出率同時偏低或著一高一低的問題，而且過濾系統(tǒng)的效率低，耗時大。 本文正是在這樣的背景下，經(jīng)過對

2、大量不良圖像的研究，總結(jié)出了不良圖像中的一些人體結(jié)構(gòu)特征，提出了把是否顯現(xiàn)了人體某個或某些特定器官或部位作為不良圖像的判斷依據(jù)的新思路，這也是改變目前僅依據(jù)低層特征進(jìn)行不良圖像識別的可取方法。正是從這種新的角度出發(fā)，本文進(jìn)行了不良圖像識別與檢測技術(shù)的深入研究，綜合人體結(jié)構(gòu)、自適應(yīng)膚色檢測、低通濾波、圖像分割、圖像過濾、區(qū)域合并等關(guān)鍵技術(shù)，提出了一種基于內(nèi)容的不良圖像軀干定位算法。 本文主要開展了如下研究工作：首先，對膚色檢測的原

3、理和相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)介紹。選擇了基于YCbCr顏色空間的高斯膚色模型進(jìn)行自適應(yīng)膚色檢測，并且利用低通濾波對圖像進(jìn)行消噪。實(shí)驗(yàn)表明，使用這種方法能夠有效地檢測出圖像的皮膚區(qū)域。其次，對圖像分割的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究。選擇了分割效果較理想的Normalized Cut(Ncut)分割方法對膚色檢測圖像進(jìn)行分割，取得了不錯的效果。再次，對基于內(nèi)容的不良圖像軀干定位算法框架進(jìn)行了介紹，其中詳細(xì)陳述了本算法的每一個實(shí)現(xiàn)模塊和步驟。最后，進(jìn)行實(shí)