[发明专利]识别WAP手机色情图像的区域分割肤色算法

说明书

　　技术领域

　　本发明涉及一种WAP手机互联网淫秽色情图像的识别、监管平台，特别是涉及运行在该识别、监管平台的一种识别WAP手机色情图像的区域分割肤色算法。

　　背景技术

　　WAP手机互联网传输的图像具有尺寸小且分辨率低和人物头像突出的特点，因此采用传统的图像识别方法难以实现基于肤色特征的识别。目前肤色占空比仍然是色情图像分类中的一个重要特征。在色彩分布空间中，肤色区域和非肤色区域是相交的，采用传统方法的以点为单位的肤色分割方式在处理上述图像时，当遇到类肤色背景、高光失真肤色和某些纹理图像时将会无能为力。肤色分割器的性能直接影响到图像分类的结果。

　　我公司在2005年提出的国家发明专利《基于内容的网络色情图像及不良图像检测系统》（专利号：200510048577.0），其在识别手机互联网图像的应用上也具有一定的局限性。

　　发明内容

　　本发明针对现有技术的局限性，提出一种基于区域分割的肤色检测算法来识别WAP手机互联网色情图像。 

　　本发明所采用的技术方案：

　　一种识别WAP手机色情图像的区域分割肤色算法，建立WAP手机色情图像识别模型，并运用该色情图像识别模型对手机色情图像进行检测，其步骤包括：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。

　　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，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，把色调空间分为8份，饱和度和亮度空间各分为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。

　　所述的识别WAP手机色情图像的区域分割肤色算法，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，对每一块平滑区域进行分析：首先对该区域肤色进行肤色分割，区域分割后的效果，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；再次对区域图像进行二次肤色分割，进行判定，以白色为肤色区域，黄色为非肤色区域合成；最后对各区域图像合成，并形态学滤波，得到分割后的合成图像。

　　所述的识别WAP手机色情图像的区域分割肤色算法，对图像进行区域肤色分割后，会出现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等特征，去除类肤色干扰区域，其中肤色重心表示计算所有肤色区得到的重心。

　　所述的识别WAP手机色情图像的区域分割肤色算法，图像区域特征选取是决定判决正确率关键因素，会直接影响到判决器判决结果，本算法选取的主要特征包括：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。判决器使用SVM（Support vector machine）。

   所述的识别WAP手机色情图像的区域分割肤色算法包括人脸图像检测模型。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，需要进一步通过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，对于人脸比率为0.103的图像则根据人脸位置和肤色占空比进一步进行分析。人脸特征的提取，只需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。