基于肤色检测的不良图像过滤技术研究

论文摘要

互联网的快速发展和普及,某种意义上改变了人们的生活。然而,越来越多的不良信息给人们尤其是未成年人的身心健康带来了很大的危害,为了保护广大未成年人免受其害,网页过滤有着很重要的意义。URL (Uniform Resource Locator)和文本过滤技术虽然某种程度上能过滤掉一些不良信息,但随着网页内嵌图像的增多,已经远远不能满足人们的需要。对图像过滤的研究和实现,提供高准确率的、实时的图像过滤越来越重要。不良图像最显著的特征是具有大量裸露的肤色区域,肤色检测是过滤不良图像的主要手段。首先说明了肤色在颜色空间的可分性,对比分析了高斯混合模型、统计颜色模型和色度空间模型的优缺点。通过理论和实验分析了色度空间模型易受光线影响的根本原因,然后利用彩色平衡法一定程度上减弱了光线对肤色检测模型的影响。在分析了YCrCb和HSV肤色检测模型各自的缺陷和互补性的基础上,利用H、Cr和Cb分量,建立了改进的HCrCb肤色检测模型。为了提高肤色检测的准确率,应用形态学的腐蚀运算对模型输出的掩码图像进行处理,去除了部分假肤色区域。再加入人脸检测模块,一定程度上避免了把以人脸为重点的图像错检为不良图像。最后设计出了不良图像过滤原型系统,实验结果表明,这些方法的应用,降低了图像的错检率。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题目的与意义
• 1.2 国内外研究概况
• 1.3 本文主要研究内容
• 2 肤色检测技术基础
• 2.1 肤色与颜色空间的关系
• 2.2 肤色模型种类的选择
• 2.3 色度空间模型的建立
• 2.4 本章小结
• 3 肤色检测模型的建立和优化
• 3.1 光线对模型的影响及改进
• 3.2 HCrCb肤色模型的建立
• 3.3 形态学算子在肤色检测中的应用
• 3.4 本章小结
• 4 人脸检测在图像过滤中的应用
• 4.1 人脸检测算法的选择
• 4.2 基于Adaboost的人脸检测算法
• 4.3 人脸检测的实现及其应用
• 4.4 本章小结
• 5 不良图像过滤原型系统设计
• 5.1 系统结构
• 5.2 测试环境
• 5.3 结果与分析
• 5.4 本章小结
• 6 全文总结和研究展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 研究展望
• 致谢
• 参考文献