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基于特征部位和肤色的不良视频检测的算法研究

陈攀  
【摘要】:中国网民规模继续呈现持续快速发展的趋势,越来越多的居民认识到互联网的便捷作用。随着上网设备成本的下降和居民收入水平的提高,互联网已经走进千家万户。随着互联网的蓬勃发展,我们可以在网络上获得很多有益的信息。但是同时我们也不可避免地遭遇暴力、色情的信息,受到不良的影响。尤其是对于青少年,他们正处在身体和心理的未成熟期,在这个时候受到色情信息的刺激,会对他们形成自己的人生观世界观价值观造成不利的影响。因此,我们需要对网络上的不良信息进行检测识别和屏蔽。在本文中,我们主要的研究对象是不良视频,然后通过对不良视频的检测,希望能够有效的检测出确属色情视频,以利于将其屏蔽掉。 首先我们针对这个目的对各种学术文献和已有检测系统进行了分析,然后研究更有效的不良视频检测的算法。我们将不良视频的检测系统分为三个步骤:镜头分割,关键帧提取,不良图像的检测。我们用直方图的方法描述帧,通过对相邻帧直方图的差异取阈值,来判断是否出现镜头变换。然后通过局部光流法选取一个镜头内的关键帧,我们只需要判断这些关键帧,就能得到关于此镜头的判断结果。即是说,我们判断不良视频的单位是镜头,如果此镜头的关键帧有色情的嫌疑,那么就需要将其屏蔽。而判断每一帧图像是通过皮肤和特征部位联合的方法,我们用高斯混合模型来描述皮肤像素,然后利用adaboost(自举算法)算法识别特征部位,最后将两者联合起来判断图像的性质。本文最后实验部分,显示了我们提出的不良视频检测的算法在时间复杂度和检测的效果上都有令人满意的效果。


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