本文關(guān)鍵詞：基于比例特征的網(wǎng)絡(luò)不良圖像過濾系統(tǒng)的實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)帶來了能讓人們在同一時間共享資源的便利,也帶來了諸如暴力,反動,淫穢色情等有害信息的傳播和擴散,對青少年的身體與心理健康造成了惡劣的影響。據(jù)統(tǒng)計,互聯(lián)網(wǎng)每年新增圖像數(shù)超過800億,其中不良圖像的比例居高不下,因此,網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全已成為信息安全的重要組成部分,如何檢測不良圖像(本文中指的是裸露程度很大的色情圖像)和采取措施凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,已引起越來越多的關(guān)注。 本文設(shè)計了一個網(wǎng)絡(luò)不良圖像過濾系統(tǒng),分為兩大模塊——網(wǎng)頁處理模塊與圖像處理模塊,前者用于獲取網(wǎng)頁圖片以及對經(jīng)后者分析含有不良圖像的網(wǎng)頁進行屏蔽,后者用于實時分析前者獲取到的圖片并判斷是否是不良圖片。 對于網(wǎng)頁處理模塊,本文利用了操作系統(tǒng)的Shell層的IShellWindows接口,先創(chuàng)建IShellWindowsPtr接口變量,然后用其遍歷獲取所有的IE的實例,之后便可以利用IE的智能指針SHDocVw::IWebBrowser2Ptr的相關(guān)函數(shù)對所有的網(wǎng)頁進行獲取內(nèi)容以及重定向等處理。 對于圖像處理模塊,相比于其他的圖像檢索等領(lǐng)域,它在兩個方面都有嚴格的要求,一是高精度,如果發(fā)生漏判,會使過濾系統(tǒng)名存實亡,如果發(fā)生一個誤判,將直接導(dǎo)致正常的用戶信息被封鎖,用它進行網(wǎng)絡(luò)管理的話,它會侵犯用戶合法權(quán)益；第二個要求是須有良好的實時性能,務(wù)必保證在不干擾網(wǎng)絡(luò)正常運作的前提下,做到在線監(jiān)測和過濾。因此,不良圖像的檢測技術(shù)一直處于不斷的改進、優(yōu)化之中。 目前對網(wǎng)絡(luò)不良圖像進行過濾的方法中,裸露膚色比依然是常被利用的數(shù)據(jù),但是其存在一些缺陷,如偽膚色的干擾、非關(guān)鍵區(qū)域膚色的干擾、整體裸露膚色比有時候不與裸露程度呈正相關(guān)等。本算法利用人體膚色的一致性和人體結(jié)構(gòu)特點,計算了人臉尺寸占比、用人臉膚色數(shù)據(jù)改進膚色模型后的整體裸露膚色比、人體關(guān)鍵區(qū)域的裸露膚色比3個比例特征作為判決依據(jù),有效的解決了上述問題,同時對人臉檢測增加了合適的旋轉(zhuǎn)圖像的處理,使其對于傾斜很大的人臉也能較好地檢測。經(jīng)過測試,系統(tǒng)的識別率達到91.2%,基本能滿足實際應(yīng)用的需求。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)圖像過濾 圖像比例特征 膚色一致性 人體結(jié)構(gòu)
【學位授予單位】：北方工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.092
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 目錄6-8
• 1 緒論8-11
• 1.1 選題背景及研究意義8
• 1.2 研究現(xiàn)狀8-9
• 1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀9
• 1.2.2 國外研究現(xiàn)狀9
• 1.3 本文的研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)9-11
• 2 相關(guān)技術(shù)和理論11-24
• 2.1 網(wǎng)頁處理技術(shù)11-14
• 2.1.1 MSHTML組件11-12
• 2.1.2 操作系統(tǒng)接口12-14
• 2.2 數(shù)字圖像處理14-24
• 2.2.1 人臉檢測技術(shù)17-20
• 2.2.2 膚色檢測技術(shù)20-21
• 2.2.3 圖像語義分析技術(shù)21-24
• 3 方案設(shè)計概述24-27
• 3.1 總體框圖設(shè)計概述24-25
• 3.2 網(wǎng)頁處理模塊設(shè)計概述25
• 3.2.1 網(wǎng)頁圖像采集25
• 3.2.2 不良網(wǎng)頁過濾25
• 3.3 圖像分析模塊設(shè)計概述25-27
• 3.3.1 人臉尺寸占比特征25-26
• 3.3.2 膚色模型檢測方法的改進26
• 3.3.3 人體關(guān)鍵區(qū)域劃分26
• 3.3.4 Adaboost人臉檢測方法的改進26-27
• 4 方案實現(xiàn)27-48
• 4.1 網(wǎng)頁處理模塊的實現(xiàn)27-32
• 4.1.1 采集網(wǎng)頁圖像28-30
• 4.1.2 屏蔽不良網(wǎng)頁30-32
• 4.2 人臉尺寸占比特征的應(yīng)用32-34
• 4.2.1 人臉尺寸占比的計算32-33
• 4.2.2 人臉尺寸占比的判決閾值選擇33-34
• 4.3 膚色模型檢測方法改進的實現(xiàn)34-38
• 4.3.1 人臉膚色數(shù)據(jù)取樣35-36
• 4.3.2 膚色模型改進36-37
• 4.3.3 利用改進后算得的裸露膚色比進行判決37-38
• 4.4 人體關(guān)鍵區(qū)域劃分的實現(xiàn)38-43
• 4.4.1 人體重心與軸線的估算39-40
• 4.4.2 人體關(guān)鍵區(qū)域劃分40-42
• 4.4.3 裸露膚色比判決準則42-43
• 4.5 Adaboost人臉檢測方法改進的實現(xiàn)43-47
• 4.5.1 圖像歸一化44
• 4.5.2 Adaboost人臉檢測方法44-45
• 4.5.3 改進的人臉判斷準則45-47
• 4.6 圖像處理模塊效果測試47-48
• 5 總結(jié)和展望48-49
• 參考文獻49-53
• 在學期間的研究成果及發(fā)表論文53-54
• 致謝54

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 晁銳,張科,李言俊;一種基于小波變換的圖像融合算法[J];電子學報;2004年05期

2 李博;曹鵬;栗偉;趙大哲;;基于類別空間多示例學習的色情圖像過濾算法[J];東北大學學報(自然科學版);2013年07期

3 黃杰;史嘯;;一種基于人體裸露皮膚形狀的不良圖像過濾系統(tǒng)[J];東南大學學報(自然科學版);2014年06期

4 孫欽東;管曉宏;周亞東;;網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容審計研究的現(xiàn)狀及趨勢[J];計算機研究與發(fā)展;2009年08期

5 張爭珍;石躍祥;;YCgCr顏色空間的膚色聚類人臉檢測法[J];計算機工程與應(yīng)用;2009年22期

6 甘利杰;丁明勇;楊永斌;;基于Winsock SPI技術(shù)的包過濾研究[J];計算機科學;2007年08期

7 李全彬;王小明;劉錦高;李明;;復(fù)雜光照下的人臉膚色檢測方法[J];計算機應(yīng)用;2010年06期

8 熊霞;桑慶兵;;光照自適應(yīng)的膚色檢測方法[J];計算機應(yīng)用;2011年05期

9 葉利華;;敏感圖片過濾中大塊皮膚區(qū)域的檢測方法[J];計算機應(yīng)用;2011年06期

10 謝菲;陳雷霆;邱航;;基于紋理特征提取的圖像分類方法研究及系統(tǒng)實現(xiàn)[J];計算機應(yīng)用研究;2009年07期

  本文關(guān)鍵詞：基于比例特征的網(wǎng)絡(luò)不良圖像過濾系統(tǒng)的實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：361908