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        基于圖像內(nèi)容及底層特征的敏感圖像檢測方法

        2014-12-31 00:00:00易唐唐
        電子世界 2014年10期

        【摘要】針對信息安全領(lǐng)域的工作內(nèi)容,圖像處理是一個非常重要的部分,在敏感圖像檢測的過程中,可以利用底層特征的方式對圖像進(jìn)行處理。但由于圖像本身具有復(fù)雜多樣的形式,所以敏感圖像檢測也應(yīng)該注重一定的方法,使其可以全面的分析出圖像內(nèi)容。本文研究的圖像底層特征主要包括兩個方面,分別是:基于內(nèi)容分析、基于圖像底層特征分析,內(nèi)容分析需要對圖像中大量的皮膚區(qū)域進(jìn)行初步檢測,圖像底層特征分析會通過顏色直方圖矢量,對圖像的檢測內(nèi)容進(jìn)行分析。筆者利用SVM分類方法進(jìn)行研究,實(shí)現(xiàn)敏感圖像的初步檢測,并通過仿真實(shí)驗獲得準(zhǔn)確的檢測結(jié)果。

        【關(guān)鍵詞】圖像內(nèi)容;底層特征;敏感圖像檢測;顏色聚合矢量

        1.前言

        隨著我國科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,社會中信息傳遞的速度非??欤@種信息量巨大的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,也為色情、反動等不良信息傳遞創(chuàng)造了條件,這種情況的出現(xiàn),不僅惡劣了社會風(fēng)氣,也對未成年人的心理健康造成了一定的損傷。所以只有掌握了先進(jìn)的敏感圖像檢測方法,才能改良圖像信息內(nèi)容,調(diào)整社會的不良風(fēng)氣。

        2.基于圖像內(nèi)容及底層特征的敏感圖像檢測新方法

        2.1 圖像內(nèi)容和底層特征的處理方法

        基于圖像內(nèi)容及底層特征的敏感圖像檢測新方法要求技術(shù)人員必須從內(nèi)容和底層特征處理過程開始,并判別其在圖像中所占的比例。這種圖像處理的方法,可以實(shí)現(xiàn)敏感圖像初步檢測的過程,臉部和皮膚點(diǎn)提取的區(qū)域,非常適合紋理檢測方法的使用標(biāo)準(zhǔn),所以檢測人員要合理利用顏色直方圖矢量,對圖像的顏色信息進(jìn)行提取,利用支持向量機(jī)分類技術(shù)對圖像進(jìn)行檢測。圖像內(nèi)容和底層特征的檢測流程包括:提取、主成分分析PCA降維、SVM識別,圖像基本內(nèi)容信息的處理,可以深入到圖像底層的特征中,顏色聚合矢量CCV提取的圖像顏色,根據(jù)圖像像素的顯示內(nèi)容,對敏感圖像進(jìn)行進(jìn)一步的檢測[1]。

        2.2 部分檢測方法

        部分檢測也要根據(jù)事實(shí)提供的依據(jù)內(nèi)容,基于色情圖像與非色情圖像的顏色區(qū)別和分布,利用不同的膚色處理方法,采用多種角度的檢測。這種檢測方法的實(shí)現(xiàn),必須要根據(jù)檢測理論依據(jù)的內(nèi)容,可以從不同角度對所檢測的圖像進(jìn)行處理,進(jìn)而體現(xiàn)出檢測技術(shù)的互補(bǔ)性,進(jìn)一步提高檢測判別準(zhǔn)確率[2]。

        3.基于圖像內(nèi)容分析的敏感圖像檢測技術(shù)

        3.1 臉部區(qū)域檢測技術(shù)

        在敏感圖像內(nèi)容檢測的過程中,臉部區(qū)域檢測的目的就是為了發(fā)現(xiàn)圖形中是否存在“大頭照”,技術(shù)人員可以根據(jù)檢測的內(nèi)容,對圖像中的皮膚區(qū)域進(jìn)行處理。規(guī)定膚色區(qū)域的裸體圖像檢測結(jié)果為裸體圖像,所以根據(jù)這種硬性條件的內(nèi)容,有必要先將圖像中的臉部去除,最大程度的排除檢測干擾。科學(xué)技術(shù)在使用的過程中,很多技術(shù)人員都提出了很多的意見,所以檢測工作應(yīng)該在按照具體的檢測任務(wù),提供具有較高準(zhǔn)確度的人臉檢測算法。只有強(qiáng)化了該算法檢測人臉的工作,才能根據(jù)圖像內(nèi)容的特征,而不是直接依賴像素級的檢測,避免會影響敏感圖像的內(nèi)容[3]。

        3.2 皮膚點(diǎn)提取技術(shù)

        皮膚點(diǎn)提取在敏感圖像檢測過程中,可以根據(jù)圖像人臉檢測皮膚特質(zhì),準(zhǔn)確的判斷出圖像效果內(nèi)容,而圖像中剩余部分需要進(jìn)行膚色檢測,按照實(shí)際的檢測內(nèi)容,提取皮膚點(diǎn)。皮膚點(diǎn)的提取和采集才能更加準(zhǔn)確的得到圖像檢測結(jié)果,敏感圖像的臉部區(qū)域,具有特征非常明顯的區(qū)域,技術(shù)人員可以根據(jù)皮膚的顯示檢測結(jié)果,對局部的皮膚進(jìn)行研究。根據(jù)RGB色系坐標(biāo)系的統(tǒng)計和觀察,可以把檢測結(jié)果準(zhǔn)確的顯示在坐標(biāo)中,通過與正常膚色的對比,就可以表達(dá)出皮膚點(diǎn)的檢測內(nèi)容。皮膚點(diǎn)色調(diào)、飽和度和亮度三要素的分析,皮膚點(diǎn)提取圖像檢測方法,可以更加貼合敏感圖像的檢測內(nèi)容,針對復(fù)雜的圖像內(nèi)容,只有明確了檢測的方法和技巧,才能更加準(zhǔn)確的反映出底層特征的處理效果[4]。

        4.基于圖像底層特征分析的敏感圖像檢測技術(shù)

        4.1 基于CHV及SVM的檢測技術(shù)

        基于CHV及SVM的檢測技術(shù),可以對敏感圖像進(jìn)行底層特征的處理,底層特征圖像基礎(chǔ)內(nèi)容的重要展示,其檢測的流程是CHV、PCA及SVM。技術(shù)人員需要根據(jù)檢測的結(jié)果,在底層顏色處理的過程中,利用直方圖來全面的體現(xiàn)出底層特征,直方圖像素的色度空間值也是圖像檢測的重要內(nèi)容,根據(jù)結(jié)構(gòu)可以判斷出敏感圖像元素的分布情況。底層特征的描述圖像顏色,是檢測統(tǒng)計的基礎(chǔ)特性,也可以反映出圖像顏色的統(tǒng)計分布和基本色調(diào)。在顏色直方圖矢量CHV中,規(guī)定向量為,明確每一個向量因素的內(nèi)容,采取有效的統(tǒng)計措施,對元素進(jìn)行統(tǒng)計。

        4.2 基于CCV及SVM的檢測技術(shù)

        基于CCV及SVM的檢測技術(shù)可以利用顏色直方圖來反映出圖像的基本內(nèi)容,敏感圖像的底層特征對于圖像顏色信息的統(tǒng)計,可以明顯的分布出圖像內(nèi)容。在底層特征角度分析的像素顏色空間,應(yīng)該明確像素空間位置的內(nèi)容,在皮膚相似顏色控制的同時,利用直方圖來得到準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。根據(jù)本文研究的結(jié)果,從像素顏色空間相關(guān)性角度研究的角度出發(fā),可以與之前的檢測技術(shù)應(yīng)用情況進(jìn)行比較,從敏感圖像檢測結(jié)果中,對底層特征的圖像顏色進(jìn)行研究,進(jìn)而明確相似像素空間相關(guān)性信息[5]。

        5.結(jié)語

        筆者研究了圖像內(nèi)容和底層特征的敏感圖像檢測方法,體現(xiàn)出技術(shù)的先進(jìn)性和優(yōu)越性,這種技術(shù)的使用可以最大程度的整治社會風(fēng)氣。所以在色情、反動圖像流傳的過程中,就可以根據(jù)技術(shù)的使用,來對圖像內(nèi)容進(jìn)行處理和檢測,在皮膚點(diǎn)提取時,應(yīng)該結(jié)合底層特征的特點(diǎn),根據(jù)圖像檢測的內(nèi)容合理應(yīng)用。技術(shù)人員也應(yīng)該不斷強(qiáng)化自己的水平,使其可以準(zhǔn)確的體現(xiàn)出皮膚區(qū)域顏色和像素,基于圖像內(nèi)容及底層特征分析的敏感圖像檢測技術(shù),已經(jīng)成功應(yīng)用在不良圖像檢測中,所以相關(guān)部門應(yīng)該不斷加大技術(shù)應(yīng)用的力度,使其可以全面的提高圖像檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

        參考文獻(xiàn)

        [1]羅森林,辛子英,馮磊等.基于C4.5算法的敏感圖像檢測方法[J].北京理工大學(xué)學(xué)報,1011,23(12):451-453.

        [2]趙峰,王士林,李生紅等.基于圖像內(nèi)容及底層特征的敏感圖像檢測方法[J].信號處理,2012,12(34):960-965.

        [3]徐翠,鄭穎,汪增福等.一種基于圖像底層特征的隱馬爾可夫人體檢測方法[J].模式識別與人工智能,2013,10(11):743-749.

        [4]王影,王世剛,康佳樂等.基于內(nèi)容的敏感圖像檢測方法研究[J].現(xiàn)代電信科技,2010,12(10):144-149.

        [5]劉毅志,楊穎,林守勛等.基于視覺注意模型VAMAI的敏感圖像檢測方法[J].中國圖象圖形學(xué)報,2011,07(11):1226-1233.

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