基于ycbcr颜色空间的不良图片检测研究

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1、第!"卷#第!$期#%&!"年$月科#学#技#术#与#工#程#:23;!"#<2;!$#=65%&!"!'(!!!)!$"%&!"#!$*&&&&*&?#+,-./,.0.,1/232456/78/4-/..9-/4!#%&!"#+,-;0.,1;8/494;基于XF5F#颜色空间的不良图片检测研究胡#柳#周立前"湖南工业大学计算机与通信学院$株洲?!%&&)#摘#要#为了实时监测网页中的不良图片&提出一种以XJKJ9颜色空间肤色检测为主&结合模板匹配%特定情景的识别实现对不良图片的快速检测&采取提高肤色检测正确率%消除背景区域及模板匹配等过程

2、逐步明确其类别#通过选取网络图片进行实验&其中正常图片的识别率为>&;"d&不良图片识别率为)>;$d&表明该方法能应用于实际过滤系统中#关键词#不良图片##XJKJ9颜色空间##模板匹配##领域信息中图法分类号#0O">!;?!#0O"&%%####文献标志码#B##根据第"&次中国互联网络发展状况统计报&'肤色检测(!)告显示$截至%&!%年'月底中国网民数据已达$;")亿且青少年比例增大*域名数量达)("万个'&)&'颜色空间的选择由于规模庞大*管理复杂及惩处力度不够$大量非人体肤色受不同光照的影响而表现出不同的法网站提供各种不良信息与图

3、片$越来越多的青少明暗度$普通的LVC颜色空间受光照影响较大$在年将接触到这些信息而对身心产生负面影响'目此颜色空间下进行肤色识别的效果并不好'XJKJ9前$对于文本信息的检测与过滤技术相对成熟$但颜色空间中X代表亮度*JK代表蓝色色度分量*J9对于网页信息中的图片及视频的识别则略显滞后'代表红色色度分量$具有亮度与色度分离的优点$($)不良图片的检测是基于人体肤色区域的面积肤色类聚度较高$用它作为肤色模型的颜色空间统计'O1T/4等人根据C65.N决策理论训练大量的具有较好的识别效果'LVC颜色空间转换到XJK*人体肤色图片并采用人体肤色纹理

4、信息帮助确定J9颜色空间使用如下公式&人体肤色模型(%)$但这种方法在计算量方面存在不*&;%$(&;$&?&;&>)!足$效率低下'XT6/等人采用CO神经网络的方法D#$=&;!?)=&;%>!&;?">T1(")DO&;?">=&;"')=&;&(!Q进行人体肤色检测$得到了较好的检测效果'但由于在不同光照情景下人体肤色模型就产生了偏!'差而影响识别结果$不同光照是影响人体肤色识别!%)"!#最主要的因素(?)'本文针对肤色检测的不足$提出!%)采用XJKJ9颜色空间模型与领

5、域信息相结合$在复通过对肤色的训练表明&XJKJ9空间对于肤色杂光照背景下保留人体皮肤区域$最后通过皮肤区具有较高的类聚性$在对手动截取的(&张不同光照域的面积大小及特定情景的识别来判断图片是否情景下的肤色图片统计分析得出JK分量在区间为不良图片'((($!%$)范围中*J9分量在区间(!"$$!'))范围中$如图!所示'&)('人体肤色模型的确定!;%;!#肤色图片选取%&!%年!%月%(日收到$%&!"年!月!)日修改第一作者简介&胡#柳"!>))!#$男$硕士研究生$研究方向&软件工为了适应不同光照情景肤色识别的准确性$本程*软件开发'8

6、*D6-3&1T3-T!'"$)E!'"G,2D'文选取了不同光照下的图片(&张"Y!$Y%$0$Y(&#$分别截取了相应的肤色区域"@!$@%$00$@(&#$如!$期胡#柳$等&基于XJKJ9颜色空间的不良图片检测研究"&"图"#初次肤色检测结果息相结合$将误判的小区域恢复原样'一般可以采图!#JKJ9分量分布用%3k"3的方式进行判别$即内二圈像素为肤色$外三圈中含有标记为非肤色点时$可以将内三圈修图%所示&这其中包含有不同光照情况下的肤色区改为肤色区域$实现对小区域误判的改正'域$有利于实现对肤色的正确识别'('不良图片检测()&'图片

7、边缘检测图片信息一般为主体与背景$在不良图片识别过程中与背景信息无关$可以先尽可能将背景信息图%#不同光照下部分肤色图片区域部分置空以减少后期的计算量'一般来说$图!;%;%#图片采样计算片中的人物在中间部分$颜色相同的像素连在一起对源肤色图片分别输入计算式$采用XJKJ9颜形成了不同的区域$而不同的区域间的边缘表现为(')色空间计算其特征$分别保存这(&张图片的平均亮颜色灰度的跃变'图片背景就可以利用边缘检度$最大*最小及平均JK分量值$最大*最小及平均测的结果进行删除'首先对整个图片进行灰度转J9分量值'采用数据集合G&36[.37$D6`

8、,K$D-/,K$换可以采用直接平均值来实现$如式"%#所示&定义6[.,K$D6`,9$D-/,9$6[.,9r&g!$0$(&4存储模板数Z为源像