專利名稱：一種色情圖像檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種色情圖像檢測(cè)的方法，具體地說(shuō)，它是基于與人臉信息相關(guān)的高層視覺特征的色情圖像檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
互聯(lián)網(wǎng)上色情圖像的非法傳播帶來(lái)了一系列的社會(huì)問(wèn)題和法律問(wèn)題。如何保護(hù)網(wǎng)民不受色情圖像的騷擾，以及防止青少年對(duì)色情圖像的訪問(wèn)成為一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。一種解決途徑是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在顯示圖像以前判斷圖像內(nèi)容是否為色情內(nèi)容，這就需要基于圖像視覺內(nèi)容的色情圖像檢測(cè)方法。
在現(xiàn)有的基于圖像視覺內(nèi)容的色情圖像檢測(cè)方法中(例如，在2004年亞洲計(jì)算機(jī)視覺會(huì)議(ACCV 2004)論文集第198頁(yè)至第203頁(yè)中所公開的，所采用的表征圖像視覺內(nèi)容的視覺特征只具有低級(jí)的語(yǔ)義內(nèi)容，這些特征包括顏色，紋理和形狀等。這些特征對(duì)圖像內(nèi)容的描述能力有限，其所描述的圖像內(nèi)容與人對(duì)圖像內(nèi)容的理解相差很大。例如一張人臉特寫圖像和一張色情圖像，兩張圖像中很可能存在相似的顏色特征，紋理特征和形狀特征。對(duì)這兩張圖像，利用現(xiàn)有的技術(shù)很難區(qū)別出哪一張是色情圖像。
如何抽取圖像中適用于描述色情圖像內(nèi)容的高級(jí)語(yǔ)義特征以及利用這些特征來(lái)檢測(cè)色情圖像成為基于圖像視覺內(nèi)容的色情圖像檢測(cè)方法的一個(gè)難題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種色情圖像檢測(cè)方法，克服現(xiàn)有基于圖像中低級(jí)語(yǔ)義內(nèi)容的視覺特征的色情檢測(cè)方法的不足，提高色情圖像檢測(cè)的準(zhǔn)確率。
為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種色情圖像檢測(cè)方法，包括以下步驟a)系統(tǒng)初始化，根據(jù)用戶需求設(shè)定各種閾值，建立全局的膚色模型；b)對(duì)輸入的圖像利用全局的膚色模型對(duì)圖像進(jìn)行膚色檢測(cè)；
c)判斷圖像中的膚色像素的比例是否超過(guò)設(shè)定的閾值？如果是，執(zhí)行步驟d)，如果否，執(zhí)行步驟p)；d)人臉檢測(cè)，判斷圖像是否包含人臉？如果是，執(zhí)行步驟f)，如果否，執(zhí)行步驟e)；e)根據(jù)圖像的低級(jí)視覺特征，包括顏色，形狀和紋理特征判斷圖像是否為色情圖像，檢測(cè)過(guò)程結(jié)束；f)利用檢測(cè)到的人臉區(qū)域的顏色信息建立人體膚色模型，即用人臉區(qū)域的顏色分布來(lái)表征人體的顏色分布；g)根據(jù)每個(gè)人體膚色模型在整幅圖像上進(jìn)行人體皮膚區(qū)域檢測(cè)；h)根據(jù)皮膚區(qū)域檢測(cè)的結(jié)果生成膚色掩碼圖像；i)根據(jù)生成的膚色掩碼圖像，抽取圖像中具有高級(jí)語(yǔ)義內(nèi)容的視覺特征，所述高級(jí)語(yǔ)義內(nèi)容的視覺特征包括圖像中人臉的數(shù)目；圖像中人臉區(qū)域的相對(duì)大小，此特征定義為人臉區(qū)域中的像素?cái)?shù)目與圖像中像素總數(shù)的比值；人臉區(qū)域與圖像中心的相對(duì)距離，此特征定義為人臉區(qū)域中心點(diǎn)與圖像中心點(diǎn)的距離與圖像寬度或高度的比值；圖像中全部膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值，此特征定義為圖像中全部膚色像素的數(shù)目與人臉區(qū)域中的像素?cái)?shù)目的比值；圖像中最大的膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值，此特征定義為圖像中最大膚色區(qū)域中的像素?cái)?shù)目與人臉區(qū)域中的像素?cái)?shù)目的比值；j)判斷人臉個(gè)數(shù)是否超過(guò)設(shè)定的閾值？如果是，執(zhí)行步驟p)；如果否，執(zhí)行步驟k)；k)判斷人臉區(qū)域的相對(duì)大小是否超過(guò)設(shè)定的閾值？如果是，執(zhí)行步驟p)；如果否，執(zhí)行步驟l)；l)判斷人臉區(qū)域位置與圖像中心的相對(duì)距離是否超過(guò)設(shè)定的閾值？如果是，執(zhí)行步驟m)，如果否，執(zhí)行步驟p)；m)判斷圖像中全部膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值是否超過(guò)設(shè)定的閾值？如果是，執(zhí)行步驟n)，如果否，執(zhí)行步驟p)；n)判斷圖像中最大的膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值是否超過(guò)設(shè)定的閾值？如果是，執(zhí)行步驟o)，如果否，執(zhí)行步驟p)；o)認(rèn)為是輸入圖像是色情圖像，檢測(cè)過(guò)程結(jié)束；p)認(rèn)為是輸入圖像是正常圖像，檢測(cè)過(guò)程結(jié)束。
在上述方案中，步驟a)和b)中，所述膚色模型是離線建立的靜態(tài)模型。
在上述方案中，步驟f)中，所述膚色模型根據(jù)步驟d)中檢測(cè)到的人臉區(qū)域的顏色分布信息在線建立的動(dòng)態(tài)模型。
在上述方案中，步驟d)中檢測(cè)到的每個(gè)人臉區(qū)域?qū)?yīng)步驟f)中的一個(gè)人體膚色模型。
在上述方案中，步驟h)中的膚色掩碼圖像是步驟g)中每次檢測(cè)結(jié)果的總和。
由上可知，本發(fā)明通過(guò)利用與人臉信息相關(guān)的高層視覺特征來(lái)進(jìn)行色情圖像檢測(cè)，可以有效的提高準(zhǔn)確率，降低錯(cuò)誤率，尤其是減少把人臉圖像誤認(rèn)為色情圖像的情況的發(fā)生。


圖1為本發(fā)明的色情圖像檢測(cè)方法流程圖。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明首先通過(guò)膚色檢測(cè)判斷圖像中是否存在大面積的膚色區(qū)域，如果圖像不存在大面積的膚色區(qū)域，直接將圖像判定為正常圖像。否則，在含有大面積膚色區(qū)域的圖像中進(jìn)行人臉檢測(cè)，如果檢測(cè)到人臉的出現(xiàn)，則說(shuō)明圖像中含有人，接下去的步驟用于驗(yàn)證圖像中的人是否裸露出過(guò)多的皮膚區(qū)域。
如圖1所示，本發(fā)明所涉及的基于與人臉信息相關(guān)的高層視覺特征的色情圖像檢測(cè)方法主要包括以下步驟步驟000，系統(tǒng)初始化，根據(jù)用戶需求設(shè)定各種閾值，建立全局膚色模型；在步驟000中，系統(tǒng)中所用到的各種閾值由用戶預(yù)先設(shè)定，全局膚色模型是由用戶預(yù)先建立；步驟100，利用全局的膚色模型對(duì)圖像進(jìn)行膚色檢測(cè)；在步驟100中，全局膚色模型是系統(tǒng)初始化中建立的靜態(tài)模型；步驟110，判斷圖像中的皮膚像素的比例是否超過(guò)設(shè)定的閾值？如果是，執(zhí)行步驟120，如果否，執(zhí)行步驟230；步驟110中，膚色像素比例定義為圖像中膚色像素的數(shù)目與圖像中像素總數(shù)的比值。
步驟120，人臉檢測(cè)，判斷圖像是否包含人臉？如果是，執(zhí)行步驟140，如果否，執(zhí)行步驟130；在步驟120中，人臉檢測(cè)輸出的信息包括圖像中人臉的數(shù)目，人臉區(qū)域的絕對(duì)位置和人臉區(qū)域的絕對(duì)大??；人臉區(qū)域的絕對(duì)位置用人臉區(qū)域中心點(diǎn)在圖像平面中的坐標(biāo)來(lái)表征，人臉區(qū)域的絕對(duì)大小用人臉區(qū)域中包含的像素總數(shù)來(lái)表征；步驟130，根據(jù)圖像的低級(jí)視覺特征，包括顏色，形狀和紋理等特征判斷圖像是否為色情圖像，檢測(cè)過(guò)程結(jié)束；步驟140，利用檢測(cè)到的人臉區(qū)域的顏色信息建立人體膚色模型；在步驟140中，用人臉區(qū)域的顏色分布來(lái)表征人體膚色的分布。
步驟150，根據(jù)每個(gè)人體膚色模型在整幅圖像上進(jìn)行人體皮膚區(qū)域檢測(cè)；在步驟150中，利用步驟140中生成的每一個(gè)人體膚色模型都在圖像中進(jìn)行一次膚色檢測(cè)，假設(shè)人臉檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)到圖像中有2個(gè)人臉，那么步驟150中生成與之對(duì)應(yīng)的2個(gè)人體膚色模型。利用每一個(gè)人體膚色模型在圖像中進(jìn)行膚色檢測(cè)，判斷圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)的顏色值是否滿足該人體膚色模型，若滿足，判定該像素為膚色像素，否則，判定該像素為非膚色像素。最后，圖像中的每個(gè)像素，只要它的顏色值滿足2個(gè)人體膚色模型中的任意一個(gè)，就在膚色掩碼圖像中標(biāo)記該像素為膚色像素。
步驟160，根據(jù)皮膚區(qū)域檢測(cè)的結(jié)果生成膚色掩碼圖像；在步驟160中，膚色掩碼圖像就是把圖像中的膚色像素與非膚色像素用不同的標(biāo)記表示。膚色像素用一種標(biāo)記，而非膚色像素另一種標(biāo)記表示。膚色掩碼圖像是一個(gè)二值圖像。
步驟170，根據(jù)生成的膚色掩碼圖像，抽取圖像中具有高級(jí)語(yǔ)義內(nèi)容的視覺特征；在步驟170中，高級(jí)語(yǔ)義內(nèi)容的視覺特征包括圖像中人臉的數(shù)目；圖像中人臉區(qū)域的相對(duì)大??；人臉區(qū)域與圖像中心的相對(duì)距離；圖像中全部膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值；圖像中最大的膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值。人臉數(shù)目，人臉區(qū)域的絕對(duì)位置和人臉區(qū)域的絕對(duì)大小這三個(gè)信息由步驟120給出。人臉數(shù)目就是人臉檢測(cè)算法檢測(cè)到的圖像中包含的人臉個(gè)數(shù)；圖像中人臉區(qū)域的相對(duì)大小定義為人臉區(qū)域中的像素?cái)?shù)目與圖像中像素總數(shù)的比值；人臉區(qū)域與圖像中心的相對(duì)距離定義為人臉區(qū)域中心點(diǎn)與圖像中心點(diǎn)的距離與圖像寬度或高度的比值；圖像中全部膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值定義為膚色掩碼圖像中判定為膚色的像素的總數(shù)與人臉區(qū)域膚色總數(shù)的比值；圖像中最大膚色區(qū)域面積與人臉面積的比值定義為膚色掩碼圖像中最大的膚色區(qū)域中的像素總數(shù)人臉區(qū)域膚色總數(shù)的比值。
步驟180，判斷人臉數(shù)目是否超過(guò)設(shè)定的閾值？如果是，執(zhí)行步驟230；如果否，執(zhí)行步驟190；在步驟180中，預(yù)先設(shè)定的人臉數(shù)目的閾值必須大于2。
步驟190，判斷人臉區(qū)域的大小是否超過(guò)設(shè)定的閾值？如果是，執(zhí)行步驟230；如果否，執(zhí)行下一步；步驟200，判斷人臉區(qū)域與圖像中心的相對(duì)距離是否超過(guò)設(shè)定的閾值，如果否，執(zhí)行步驟230，如果是，執(zhí)行下一步；步驟210，判斷圖像中全部的膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值是否小于某一設(shè)定的閾值？如果是，執(zhí)行步驟230，如果否，執(zhí)行下一步；步驟220，判斷圖像中最大的膚色區(qū)域的面積與人臉區(qū)域面積的比值是否小于設(shè)定的閾值，如果是，執(zhí)行步驟230，如果否，執(zhí)行步驟240；以上各步驟中所用到的各個(gè)閾值由用戶根據(jù)對(duì)本發(fā)明所述及方法的性能的不同要求而預(yù)先制定，不同的閾值可能會(huì)導(dǎo)致本發(fā)明所述及方法具有不同的準(zhǔn)確率。
步驟230，認(rèn)為輸入圖像是正常圖像；步驟240，認(rèn)為輸入圖像是色情圖像。
下面為一個(gè)具體實(shí)例首先，收集大量含有人體皮膚的圖像，統(tǒng)計(jì)在這些圖像中各種YCbCr顏色值分別出現(xiàn)為膚色的概率和非膚色的概率，按照貝葉斯規(guī)則，計(jì)算每種YCbCr顏色值對(duì)應(yīng)的膚色概率值。選取一個(gè)膚色閾值t，對(duì)于圖像中的每個(gè)像素，如果像素點(diǎn)的顏色值的膚色概率大于膚色閾值t，判定該像素點(diǎn)是膚色像素，否則判定該像素點(diǎn)位非膚色像素。膚色閾值t的選取應(yīng)該使得膚色正檢率和誤檢率的比值最大。膚色正檢率定義為檢測(cè)到的真實(shí)膚色像素?cái)?shù)目與全體膚色像素?cái)?shù)目的比值。膚色誤檢率定義為錯(cuò)誤檢測(cè)為膚色的像素?cái)?shù)目與全體非膚色像素?cái)?shù)目的比值。YCbCr顏色空間中各種顏色值對(duì)應(yīng)的膚色概率以及膚色閾值t構(gòu)成了全局膚色模型。預(yù)先設(shè)定下列閾值人臉數(shù)目的閾值，圖像中人臉區(qū)域的相對(duì)大小的閾值；人臉區(qū)域與圖像中心的相對(duì)距離的閾值；圖像中全部膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值的閾值；圖像中最大的膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值的閾值。以上各個(gè)閾值由用戶根據(jù)對(duì)本發(fā)明所述及方法的性能的不同要求而預(yù)先制定，不同的閾值可能會(huì)導(dǎo)致本發(fā)明所述及方法具有不同的準(zhǔn)確率。
對(duì)輸入的圖像，如果圖像的顏色空間不是YCbCr顏色空間，則把圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為用YCbCr顏色空間表示。利用全局膚色模型進(jìn)行膚色檢測(cè)，統(tǒng)計(jì)圖像中膚色像素的數(shù)目，如果膚色像素總數(shù)與圖像像素總數(shù)的比值小于設(shè)定的閾值，直接將圖像判定為正常圖像。膚色像素總數(shù)與圖像像素總數(shù)的比值稱為膚色像素比例。
對(duì)于膚色像素比例大于設(shè)定的閾值的圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，人臉檢測(cè)算法可以采用現(xiàn)有技術(shù)，例如2001年計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別會(huì)議(CVPR 2001)論文集第一卷第511至第518頁(yè)所公開的。一個(gè)人的臉部皮膚的顏色跟他(她)身體其它部位的顏色大體上相當(dāng)，因此可用臉部的膚色分布狀況來(lái)表征其身體的膚色分布。計(jì)算檢測(cè)到的人臉區(qū)域中所有像素點(diǎn)的顏色在Y，Cb，Cr三個(gè)顏色分量上的均值和方差包括(μy，δy2)，(μcb，δcb2)，(μcr，δcr2)。人體膚色在Y，Cb，Cr三個(gè)顏色分量的分布狀況各用一個(gè)正態(tài)分布表示，表征每個(gè)顏色分量上正態(tài)分布的參數(shù)賦值為前述人臉區(qū)域?qū)?yīng)顏色分量上的均值和方差。
對(duì)于人臉區(qū)域外的每一個(gè)像素點(diǎn)，如果它的顏色值(y，cb，cr)滿足條件|y-μy|＜τyδy并且|cr-μcr|＜τcrδcr并且|cb-μcd|＜τcdδcb，判定其為皮膚像素。τy，τcr，τcb分別是三個(gè)顏色分量上的膚色閾值。τy，τcr，τcb分別初始設(shè)置為2.5，2，2。首先利用初始膚色閾值進(jìn)行膚色檢測(cè)，然后判斷初始檢測(cè)結(jié)果中的每個(gè)膚色連同區(qū)域是否具有光滑的紋理。如果某區(qū)域具有光滑的紋理，則認(rèn)為其為皮膚區(qū)域，否則，每個(gè)膚色閾值都乘以0.9，然后用新的閾值在該區(qū)上進(jìn)行膚色檢測(cè)，這個(gè)過(guò)程重復(fù)進(jìn)行，直到區(qū)域具有光滑的紋理為止。
基于人臉檢測(cè)和膚色檢測(cè)的結(jié)果，可以從圖像抽取如下特征圖像中人臉的數(shù)目；圖像中人臉區(qū)域的相對(duì)大小；人臉區(qū)域與圖像中心的相對(duì)距離；圖像中全部膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值；圖像中最大的膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值。人臉數(shù)目就是人臉檢測(cè)算法檢測(cè)到的圖像中包含的人臉個(gè)數(shù)；圖像中人臉區(qū)域的相對(duì)大小定義為人臉區(qū)域中的像素?cái)?shù)目與圖像中像素總數(shù)的比值；人臉區(qū)域與圖像中心的相對(duì)距離定義為人臉區(qū)域中心點(diǎn)與圖像中心點(diǎn)的距離與圖像寬度或高度的比值；圖像中全部膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值定義為膚色掩碼圖像中判定為膚色的像素的總數(shù)與人臉區(qū)域膚色總數(shù)的比值；圖像中最大膚色區(qū)域面積與人臉面積的比值定義為膚色掩碼圖像中最大的膚色區(qū)域中的像素總數(shù)人臉區(qū)域膚色總數(shù)的比值。
利用上述五個(gè)特征判斷圖像是否為色情圖像。首先，如果圖像中的人臉數(shù)目超過(guò)設(shè)定的閾值，圖像為正常圖像；否則，接著判斷人臉區(qū)域的相對(duì)大小，若人臉區(qū)域的相對(duì)大小超過(guò)設(shè)定的閾值，判定圖像為正常圖像；否則，再接著判斷人臉區(qū)域與圖像中心的相對(duì)距離，如果該相對(duì)距離小于設(shè)定的閾值，判斷圖像為正常圖像；否則，接著判斷圖像中全部膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值是否小于設(shè)定的閾值，如果是，判定圖像為正常圖像；否則，接著判斷圖像中最大的膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值，如果最大的膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值小于設(shè)定的閾值，如果是，判斷圖像為正常圖像，否則為判斷圖像為色情圖像。
最后所應(yīng)說(shuō)明的是以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明而非限制本發(fā)明的技術(shù)方案，盡管參照上述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解依然可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明的精神和范圍的任何修改或局部替換，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求范圍。
權(quán)利要求
1.一種色情圖像檢測(cè)方法，其特征在于包括以下步驟a)系統(tǒng)初始化，根據(jù)用戶需求設(shè)定各種閾值，建立全局的膚色模型；b)對(duì)輸入的 圖像利用全局的膚色模型對(duì)圖像進(jìn)行膚色檢測(cè)；c)判斷圖像中的膚色像素的比例是否超過(guò)設(shè)定的閾值？如果是，執(zhí)行下一步，如果否，執(zhí)行步驟p)；d)人臉檢測(cè)，判斷圖像是否包含人臉？如果是，執(zhí)行步驟f)，如果否，執(zhí)行下一步；e)根據(jù)圖像的低級(jí)視覺特征，包括顏色，形狀和紋理特征判斷圖像是否為色情圖像，檢測(cè)過(guò)程結(jié)束；f)利用檢測(cè)到的人臉區(qū)域的顏色信息建立人體膚色模型，即用人臉區(qū)域的顏色分布來(lái)表征人體的顏色分布；g)根據(jù)每個(gè)人體膚色模型在整幅圖像上進(jìn)行人體皮膚區(qū)域檢測(cè)；h)根據(jù)皮膚區(qū)域檢測(cè)的結(jié)果生成膚色掩碼圖像；i)根據(jù)生成的膚色掩碼圖像，抽取圖像中具有高級(jí)語(yǔ)義內(nèi)容的視覺特征，所述高級(jí)語(yǔ)義內(nèi)容的視覺特征包括圖像中人臉的數(shù)目；圖像中人臉區(qū)域的相對(duì)大小，此特征定義為人臉區(qū)域中的像素?cái)?shù)目與圖像中像素總數(shù)的比值；人臉區(qū)域與圖像中心的相對(duì)距離，此特征定義為人臉區(qū)域中心點(diǎn)與圖像中心點(diǎn)的距離與圖像寬度或高度的比值；圖像中全部膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值，此特征定義為圖像中全部膚色像素的數(shù)目與人臉區(qū)域中的像素?cái)?shù)目的比值；圖像中最大的膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值，此特征定義為圖像中最大膚色區(qū)域中的像素?cái)?shù)目與人臉區(qū)域中的像素?cái)?shù)目的比值；j)判斷人臉個(gè)數(shù)是否超過(guò)設(shè)定的閾值？如果是，執(zhí)行步驟p)；如果否，執(zhí)行下一步；k)判斷人臉區(qū)域的相對(duì)大小是否超過(guò)設(shè)定的閾值？如果是，執(zhí)行步驟p)；如果否，執(zhí)行下一步；l)判斷人臉區(qū)域位置與圖像中心的相對(duì)距離是否超過(guò)設(shè)定的閾值？如果是，執(zhí)行下一步，如果否，執(zhí)行步驟p)；m)判斷圖像中全部膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值是否超過(guò)設(shè)定的閾值？如果是，執(zhí)行下一步，如果否，執(zhí)行步驟p)；n)判斷圖像中最大的膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值是否超過(guò)設(shè)定的閾值？如果是，執(zhí)行下一步，如果否，執(zhí)行步驟p)；o)認(rèn)為是輸入圖像是色情圖像，檢測(cè)過(guò)程結(jié)束；p)認(rèn)為是輸入圖像是正常圖像，檢測(cè)過(guò)程結(jié)束。
2.如權(quán)利要求1所述的一種色情圖像檢測(cè)方法，其特征在于，在步驟a)和b)中，所述膚色模型是離線建立的靜態(tài)模型。
3.如權(quán)利要求1所述的一種色情圖像檢測(cè)方法，其特征在于，在步驟f)中，所述膚色模型根據(jù)步驟d)中檢測(cè)到的人臉區(qū)域的顏色分布信息在線建立的動(dòng)態(tài)模型。
4.如權(quán)利要求1所述的一種色情圖像檢測(cè)方法，其特征在于，步驟d)中檢測(cè)到的每個(gè)人臉區(qū)域?qū)?yīng)步驟f)中的一個(gè)人體膚色模型。
5.如權(quán)利要求1所述的一種色情圖像檢測(cè)方法，其特征在于，步驟h)中的膚色掩碼圖像是步驟g)中每次檢測(cè)結(jié)果的總和。
6.如權(quán)利要求1所述的一種色情圖像檢測(cè)方法，其特征在于，步驟j)中預(yù)先設(shè)定的人臉數(shù)目的閾值大于2。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種色情圖像檢測(cè)方法，旨在提高對(duì)色情圖像檢測(cè)的準(zhǔn)確率。其技術(shù)要點(diǎn)是通過(guò)膚色檢測(cè)，排除含有很少膚色像素的圖像；進(jìn)行人臉檢測(cè)，判斷圖像中是否包含人臉；利用檢測(cè)到的人臉區(qū)域的顏色分布信息建立人體膚色模型；根據(jù)所建立的人體膚色模型，檢測(cè)圖像中的人體皮膚區(qū)域；抽取圖像中與人臉相關(guān)的具有高級(jí)語(yǔ)義內(nèi)容的視覺特征；最后根據(jù)所抽取的圖像視覺特征進(jìn)行圖像分類，判斷圖像是否為色情圖像。
文檔編號(hào)G06K9/64GK1704966SQ20041004287
公開日2005年12月7日 申請(qǐng)日期2004年5月28日 優(yōu)先權(quán)日2004年5月28日
發(fā)明者高文, 鄭清芳, 王偉強(qiáng), 張明吉 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所