基于人脸检测的网络图像内容过滤技术研究-论文.pdf

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1、／／2014年第o3期doi：103969／jissn1671—1122201403002刘亚春，王景中(北方工业大学信息工程学院，北京100144)摘要：为了有效防止不良图像的传播，文章提出了一种不良图片内容过滤方法。该方法通过建立一种RGB、YUV和YIQ空间上的混合肤色模型，实现裸露区域的检测。为有效降低正常图像的误判率，需对整个图像进行人脸检测。通过实验分析，该方法取得了较为理想的实验结果。关键词：敏感图像；肤色模型；人脸检测中图分类号：TP309文献标识码：A文章编号：1671—1122(2014)03—0007—05Rese

2、archonNetworkImageContentFilteringTechnologybasedonFaceRecognitionLIUYa．chun．WANGJing—zhong(CollegeofinformationEngineeringofNorthChinaUniversityofTechnology,Beijing100144，China)Abstract：Inordertoefectivelypreventthespreadofsensitiveimages，thispaperpresentsamethodofconte

3、ntfilteringofsensitiveimages．ThemethodcreatesaRGB，YUVandYIQskincolormixturemode1todetectexposedareas．Inordertoeffectivelyreducetheerrorrateofnormaljmages．facedetectionshouldbedoneforthewholepicture．Theexpefimentalanal~rsisshowsthatthemethodobtainsasatisfactoryresult．Keyw

4、ords：sensitiveimage；skinmodel；facedetection0引言如何防止网络不良信息的侵害是个重要的研究课题，已经吸引了国内外众多学者从事这方面的研究，并出现了两类不同的解决方案。一类采用网址封锁和关键字过滤技术”，另一类采用基于内容的图像过滤技术。网址封锁方法已不适应当前网络不良内容过滤的需求。此外敏感词汇数量庞大、更新频率高，使得必须引入基于图像内容的分析，综合采用图像处理、模式识别、计算机视觉等技术对嵌在主页中的图片进行分析，这样才能有效防止不良信息的传播。目前，肤色模型、纹理判断等方法已经广泛用于敏感

5、图片的检测，并且在实际应用中取得了良好的效果。本文在这些研究的基础上，提出一种敏感图片过滤方法。该方法通过建立不同颜色空间上的混合肤色模型，采用Adaboost算法进行人脸的准确、快速定位，实现对敏感图片的准确检测。1算法原理基于人脸识别的网络图像内容过滤方法主要是采用混合肤色模型和人脸检测机制。下面介绍混合肤色模型和人脸检测机制的原理。1．1肤色过滤模型敏感图像的主要特性就是含有大面积的裸露区域，精确检测出图像的肤色区域能够为以后的分析、识别提供重要线索和基础[31。本文采用归一化RGB、YUV和YIQ空间上的混合肤色模型进行裸露区域

6、的检测。颜色空间是颜色集合的数学表示。常用的颜色空间是RGB、YIQ和YUV。为了更好地理解颜色空问，先介绍几个基●收稿日期：2013—08—18基金项目：科技支撑计划重点项目[2009BA171B02]、北京市自然科学基金[KZ20100090081、北京市属高等学校人才强教计划资助项目[PH1K(2012)]、科技成果转化项目[PXM20131作者简介：刘亚春(1988一)，女，河北，硕士研究生，主要研究方向：信息安全；王景中(1962一)，男，内蒙古，教授，硕士，主要研究方向计算机通信网络与信息安全技术。＼2014年第03期、r●

7、●●●●●●●●、●●●●●【rgb===RB本的颜色概念。1)亮度。亮度是光作用于人眼所产生的明亮程度的感卜GGg++觉，它与被观察物体的发光强度有关。2)色调。色调是人眼看一种或多种波长的光时昕产生的色彩感觉。色调是颜色的重要特征，决定了颜色的根本特征。3)饱和度。饱和度是指颜色的纯度即掺入白光的程度，表示颜色的深浅。例如，红色+白色=粉红色，红色的饱和度下降，同时红色色调发生变化。1．1．1RGB颜色空间我们知道，所有颜色都可以由红、绿、蓝(R、G、B)这三种原色组成，按不同的比例调配这三原色就可以得到rY=0．299R+0．58

8、7G+0．114B我们所期望的各种颜色，这就是我们最常用的RGB颜色空JI=0．596R一0．275G一0．321B⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··(3)间。各种颜色可以按下式得到：lQ：0．212R一0．523G+0