基于圖像內(nèi)容及底層特征的敏感圖像檢測(cè)方法

【摘要】針對(duì)信息安全領(lǐng)域的工作內(nèi)容，圖像處理是一個(gè)非常重要的部分，在敏感圖像檢測(cè)的過(guò)程中，可以利用底層特征的方式對(duì)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(cè)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(gè)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(duì)圖像中大量的皮膚區(qū)域進(jìn)行初步檢測(cè)，圖像底層特征分析會(huì)通過(guò)顏色直方圖矢量，對(duì)圖像的檢測(cè)內(nèi)容進(jìn)行分析。筆者利用SVM分類(lèi)方法進(jìn)行研究，實(shí)現(xiàn)敏感圖像的初步檢測(cè)，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)獲得準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果。

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

1.前言

隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，社會(huì)中信息傳遞的速度非常快，這種信息量巨大的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，也為色情、反動(dòng)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(huì)風(fēng)氣，也對(duì)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(cè)方法，才能改良圖像信息內(nèi)容，調(diào)整社會(huì)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(cè)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(cè)新方法要求技術(shù)人員必須從內(nèi)容和底層特征處理過(guò)程開(kāi)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(cè)的過(guò)程，臉部和皮膚點(diǎn)提取的區(qū)域，非常適合紋理檢測(cè)方法的使用標(biāo)準(zhǔn)，所以檢測(cè)人員要合理利用顏色直方圖矢量，對(duì)圖像的顏色信息進(jìn)行提取，利用支持向量機(jī)分類(lèi)技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行檢測(cè)。圖像內(nèi)容和底層特征的檢測(cè)流程包括：提取、主成分分析PCA降維、SVM識(shí)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(duì)敏感圖像進(jìn)行進(jìn)一步的檢測(cè)[1]。

2.2 部分檢測(cè)方法

部分檢測(cè)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(cè)。這種檢測(cè)方法的實(shí)現(xiàn)，必須要根據(jù)檢測(cè)理論依據(jù)的內(nèi)容，可以從不同角度對(duì)所檢測(cè)的圖像進(jìn)行處理，進(jìn)而體現(xiàn)出檢測(cè)技術(shù)的互補(bǔ)性，進(jìn)一步提高檢測(cè)判別準(zhǔn)確率[2]。

3.基于圖像內(nèi)容分析的敏感圖像檢測(cè)技術(shù)

3.1 臉部區(qū)域檢測(cè)技術(shù)

在敏感圖像內(nèi)容檢測(cè)的過(guò)程中，臉部區(qū)域檢測(cè)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(cè)的內(nèi)容，對(duì)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(cè)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(cè)干擾。科學(xué)技術(shù)在使用的過(guò)程中，很多技術(shù)人員都提出了很多的意見(jiàn)，所以檢測(cè)工作應(yīng)該在按照具體的檢測(cè)任務(wù)，提供具有較高準(zhǔn)確度的人臉檢測(cè)算法。只有強(qiáng)化了該算法檢測(cè)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(lài)像素級(jí)的檢測(cè)，避免會(huì)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(cè)過(guò)程中，可以根據(jù)圖像人臉檢測(cè)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(cè)，按照實(shí)際的檢測(cè)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(cè)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(cè)結(jié)果，對(duì)局部的皮膚進(jìn)行研究。根據(jù)RGB色系坐標(biāo)系的統(tǒng)計(jì)和觀察，可以把檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確的顯示在坐標(biāo)中，通過(guò)與正常膚色的對(duì)比，就可以表達(dá)出皮膚點(diǎn)的檢測(cè)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(cè)方法，可以更加貼合敏感圖像的檢測(cè)內(nèi)容，針對(duì)復(fù)雜的圖像內(nèi)容，只有明確了檢測(cè)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(cè)技術(shù)

4.1 基于CHV及SVM的檢測(cè)技術(shù)

基于CHV及SVM的檢測(cè)技術(shù)，可以對(duì)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(cè)的流程是CHV、PCA及SVM。技術(shù)人員需要根據(jù)檢測(cè)的結(jié)果，在底層顏色處理的過(guò)程中，利用直方圖來(lái)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(cè)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(cè)統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)特性，也可以反映出圖像顏色的統(tǒng)計(jì)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(gè)向量因素的內(nèi)容，采取有效的統(tǒng)計(jì)措施，對(duì)元素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

4.2 基于CCV及SVM的檢測(cè)技術(shù)

基于CCV及SVM的檢測(cè)技術(shù)可以利用顏色直方圖來(lái)反映出圖像的基本內(nèi)容，敏感圖像的底層特征對(duì)于圖像顏色信息的統(tǒng)計(jì)，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(shí)，利用直方圖來(lái)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(cè)技術(shù)應(yīng)用情況進(jìn)行比較，從敏感圖像檢測(cè)結(jié)果中，對(duì)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(yǔ)

筆者研究了圖像內(nèi)容和底層特征的敏感圖像檢測(cè)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(huì)風(fēng)氣。所以在色情、反動(dòng)圖像流傳的過(guò)程中，就可以根據(jù)技術(shù)的使用，來(lái)對(duì)圖像內(nèi)容進(jìn)行處理和檢測(cè)，在皮膚點(diǎn)提取時(shí)，應(yīng)該結(jié)合底層特征的特點(diǎn)，根據(jù)圖像檢測(cè)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(cè)技術(shù)，已經(jīng)成功應(yīng)用在不良圖像檢測(cè)中，所以相關(guān)部門(mén)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(cè)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(cè)方法[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)，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(cè)方法[J].信號(hào)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(cè)方法[J].模式識(shí)別與人工智能，2013，10（11）：743-749.

[4]王影，王世剛，康佳樂(lè)等.基于內(nèi)容的敏感圖像檢測(cè)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(jué)注意模型VAMAI的敏感圖像檢測(cè)方法[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)，2011，07（11）：1226-1233.