[发明专利]色情检测模型建立方法和色情检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像检测领域，特别涉及一种色情检测模型建立方法和色 情检测方法。

背景技术

随着互联网和计算机多媒体技术日新月异的发展，数字视频特别是网 络视频的应用已经家喻户晓。在人们自由访问各种网络数据的同时，大量 不良信息的干扰已经日益成为互联网的一大公害。特别是网络色情视频信 息的泛滥，已经不仅仅是互联网的问题，甚至日益成为一个全球性的社会 问题。由于这些不良信息的存在，色情检测技术对于实现和谐、健康的互 联网环境具有重要意义。

当前对网络色情信息检测的主要手段主要有三种：1、通过文本信息 分析寻找敏感关键词；2、简单的肤色检测模型；3、图像视觉特征训练的 单一SVM模型。上述三种方法都存在各自的缺陷。第一种方法仅仅通过 文本信息来做色情信息检测，在实际使用中具有较高的误判率，一些包含 有关键词的正常网页往往容易被屏蔽掉；而且当色情内容以非文本方式出 现时，如图片或者视频，此类方法就变得无能为力。第二种方法仅仅通过 肤色特征检测色情信息，这种方法的误检率高，容易将具有类似肤色的非 色情图像误识为色情图像，如包含有黄色的门和墙壁的图像很容易被误检 为色情图像。第三种方法中所采用的单一SVM模型由于受到图像光线和 环境多样性的影响而具有适应性较差的缺陷，而机器学习的本质也使得该 类方法推广性能较低。

综上所述，现阶段缺乏一种检测准确率高、且具有较强适应性和较好 推广性的色情检测方法。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中的色情检测方法检测准确率较低、适 应性较差的缺陷，从而提供一种检测准确率高、适应性较好的色情检测方 法。

为了实现上述目的，本发明提供了一种色情检测模型建立方法，包括：

步骤1)、从带有标注信息的样本音视频对象中提取视频特征和音频特 征；

步骤2)、根据所述标注信息，为所述样本音视频对象中的各类音频特 征、视频特征分别训练模型，然后利用基于排序的加权平均融合方法计算 所述模型间的融合参数；其中，

所述的基于排序的加权平均融合方法遍历参数orness的取值区间，为 所述参数orness的各个取值计算相应的融合参数，然后利用所述样本音视 频对象计算各个融合参数的效果，选取效果最好的融合参数作为模型间的 融合参数。

上述技术方案中，所述模型为SVM模型。

上述技术方案中，在所述的步骤1)中，所述的提取视频特征包括：

步骤a)、为音视频对象中的图像做颜色空间转换；

步骤b)、从所述图像中提取颜色相关图、颜色直方图以及边缘直方图。

上述技术方案中，在所述的步骤a)中，所述的颜色空间转换包括：

步骤a-1)、通过移位将颜色空间转换计算公式中用浮点数表示的系数 转换为定点数；

步骤a-2)、将颜色空间转换计算公式中原有颜色空间各维的值用数组 存储；

步骤a-3)、将步骤a-1)中所得到的用定点数表示的系数与步骤a-2) 中用于表示原有颜色空间各维的值的数组按照所述颜色空间转换计算公 式加以计算；

步骤a-4)、对步骤a-3)的计算结果做移位，所述移位缩小的倍数与 所述步骤a-1)中移位的放大倍数相同。

上述技术方案中，在所述的步骤b)中，所述的颜色相关图包括144 维，对该144维颜色相关图的提取包括：

步骤b-1-1)、在所述图像的RGB颜色空间中将颜色均分成36个区间 bin₁，bin₂，...，bin₃₆；

步骤b-1-2)、统计每个区间内颜色对的距离信息：设四个距离跨度dis ＝{1，3，5，7}，则颜色相关图c_ij就定义为bin_i区间内颜色对距离小于等 于dis_j的概率。

上述技术方案中，在所述的步骤b)中，所述的颜色直方图包括64维； 所述64维颜色直方图的提取包括：

步骤b-2-1)、将图像在YUV颜色空间中的每一个部分均分成四个区 间；