[发明专利]识别WAP手机色情图像的区域分割肤色算法

权利要求书

1.一种识别WAP手机色情图像的区域分割肤色算法，首先建立识别WAP手机色情图像的算法模型,并运用该算法模型对手机互联网色情图像进行检测，其特征是：所述WAP手机色情图像区域分割肤色算法包括：

a）将原始图像尺寸归一化：将三元组RGB颜色空间转化为HSV256模型空间；

b）建立图像区域肤色分割算法模型，对图像区域肤色进行分割；

c）去除干扰区域，进行区域特征提取；

d）特征分类判决，通过对区域整体信息的分析确定区域为肤色的可能性；

e）通过人脸图像检测模型，对原始图像做出识别。

2.根据权利要求1所述的识别WAP手机色情图像的区域分割肤色算法，其特征是：在颜色模型中，HSV模型是一种适合人眼分辨的模型，为便于识别，首先对原始图像进行归一化处理：将三元组RGB颜色空间转化为HSV256模型空间，转换到HSV空间后，用此空间中的颜色直方图来描述帧图像的整体颜色特征，为了压缩直方图矢量维数，减小计算量，对HSV颜色空间进行非等间隔量化，根据对颜色模型的分析结果，把色调h空间分为8份，饱和度s和亮度v空间各分为3份，并根据色彩的不同范围进行量化，将整个HSV空间分为72个子空间。

3.根据权利要求1或2所述的识别WAP手机色情图像的区域分割肤色算法，其特征是：所述图像区域肤色分割算法模型，以大块肤色形状和位置特征作为分析的依据，使用区域作为分析的对象：

a、首先将原始图像转换成灰度图像；

b、再利用canny变换提取边缘，腐蚀分割得到平滑区域；

c、去除小块，对每一块区域进行分析：首先对该区域肤色进行肤色分割，以白色为肤色区域，黄色为非肤色区域；其次把肤色区域在R-G平面上投影，并进行Hough变换补色；第三对区域图像进行二次肤色分割，进行判决，以白色为肤色区域，黄色为非肤色区域；最后对各区域图像合成，得到分割后的图像。

4.根据权利要求3所述的识别WAP手机色情图像的区域分割肤色算法，其特征是：对图像进行区域肤色分割后出现的影响判决结果的类肤色块的干扰区域，采用重心距离比对的算法，通过区域形状矩和内外角特征，去除类肤色干扰区域，其中肤色重心表示计算所有肤色区域得到的重心。

5.根据权利要求4所述的识别WAP手机色情图像的区域分割肤色算法，其特征是：图像区域特征选取包括：肤色占空比、肤色重心、有效区域数量、最大一块区域的重心、最大一块区域的占空比、在4X4区域中的比例；对图像肤色的判决使用SVM判决器。

6.根据权利要求1、2、4或5所述的识别WAP手机色情图像的区域分割肤色算法，其特征是：色情图像的算法模型包括人脸图像检测模型，根据图像水平方向的边缘信息，利用经小波变换的垂直方向的高频细节提取人脸特征，对于被图像区域肤色分割模型检测出的肤色占空比大的有可能是人脸的图像，送入人脸检测器模型进行进一步判别，排除人脸图像：如果检测为大幅人脸，即人脸区域占空比大于1/4，则表示图像不是色情图像；如果检测到人脸区域占空比在1/9左右，则该图像为怀疑图像，通过进一步对人脸的位置进行分析以确定怀疑级别；对于人脸比率为0.287图像，人脸检测器模型认为此图像属于正常图像。

7.根据权利要求6所述的识别WAP手机色情图像的区域分割肤色算法，其特征是：对于怀疑图像，通过进一步对人脸的位置进行分析以确定怀疑级别，利用经小波变换的垂直方向的高频细节提取人脸特征，确定人脸的大概位置和其区域；根据该人脸区域来判别是否占整幅图像的区域，要预先设定一个人为的阈值；人脸特征的提取，只需水平方向的边缘信息。