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基于压缩域的敏感图片检测

闫敬敏  
【摘要】: 随着科技的不断发展,互联网成为了信息的主要来源。在网络被广泛使用的同时,大量的色情图像也被非法的传播。虽然人们已经采取了一定措施对网络敏感图像进行过滤,但是由于存在于网络上的图片大多数是以JPEG压缩形式存在的,传统的敏感图像检测算法先要将压缩图像解压到空间域在进行处理和识别,因而增加了计算复杂性,限制了识别系统性能的提高。在图像的压缩域上直接进行敏感图像的检测,省掉了图像转换的时间,可以提高敏感图像检测的检测速度。在压缩域上进行敏感图像的检测,由于其速度快,计算复杂性低,更适于实时检测的要求。因此运用基于压缩域的敏感图像过滤技术成为一个迫切需要解决的课题。 本文正是在上述思想的基础上,首先在压缩域上进行人脸检测和肤色检测,然后结合人脸检测和肤色检测的检测结果综合提取出特征值,送入决策树分类器,从而建立一个敏感图像检测模型,实现对敏感图像进行识别的图像过滤系统。该敏感图像检测系统能够达到一定的正检率。并且和以往的方法相比,该系统由于节省了复杂的IDCT运算,从而又提高了敏感图像检测的检测速度。


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