[发明专利]基于多模式组合策略的移动互联网色情图像识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种移动互联网色情图像识别方法，特别是涉及一种基于多模式组合策略的移动互联网色情图像识别方法。

背景技术

近年来移动互联网发展迅速，预计2012年中国移动互联网网民数量将达4.5亿，而这其中很大一部分都是青少年，他们可以很方便地通过手机从网络下载色情图像和不良信息。而由于青少年身心尚未发育成熟，对一切都比较好奇，又处于青春叛逆期，很容易诱使他们走向歧途。色情图像和色情网站的存在已经严重威胁到青少年的身心健康。因此，有必要利用智能图像识别技术对移动互联网色情图像进行过滤，为通信运营商更有效地封堵色情网站提供技术支持。

目前通信运营商已经部署了不良图像过滤系统，该系统在前端机利用基于内容的不良图像识别技术对图像进行识别，将中标图像数据上传到后台进行管理并由人工坐席审核，根据发现的色情图像来对色情网站进行封堵。现有的移动互联网不良图像识别技术都是在前端机采用一种色情图像识别算法对图像进行过滤，结果是色情图像的查全率可以满足客户的要求，但是正常图像的误判率却很高，需要很多的人工坐席来对算法的识别结果进行审核。图1给出了一种现有通信运营商采用的移动互联网色情图像识别方案，该技术方案注重色情图像的查全率，也就是保证尽可能多的色情图像被识别正确。但是会造成前端机识别结果中包含有很多的正常图像，再加上通过移动互联网上网的用户众多，下载的数据量非常大，交给人工坐席审核的图像里面正常图像的总量很大，这就需要花费大量的人力和财力来对图像进行人工审核，极大地增加通信运营商的运营成本。

因此，如何在保证色情图像较高查全率的前提下，使正常图像的误判率有较大地降低（也就是色情图像的查准率有较大提高），正是本领域技术人员一直在研究、解决的问题。

发明内容

本发明针对目前移动互联网色情图像识别中正常图像误判率过高的问题，提出一种基于多模式组合策略的移动互联网色情图像识别方法。在保证色情图像较高识别率的前提下，可以有效地降低正常图像的误判率。

本发明所采用的技术方案：

一种基于多模式组合策略的移动互联网色情图像识别方法，首先利用基于小波纹理修正肤色的色情图像识别算法对图像进行第一次粗过滤，识别出疑似色情图像，并在此基础上:

首先，采用误判图像匹配技术把经常误判的图像搜集起来，组建成一个百万级规模的误判图像库，然后提取图像的全局特征，采用E2LSH技术对图像库中的图像建立索引；

其次，对识别出的疑似色情图像利用基于百万级误判图像库的E2LSH进行快速精确匹配，经过匹配如果在图像库中，则认为是正常的图像，如果不在误判图像库中，则认为是疑似色情图像；

最后，对于经过匹配不在误判图像库中的疑似色情图像，采用基于最大连通感兴趣区的多种特征融合识别算法进行二次过滤，最终识别出色情图像。

所述的基于多模式组合策略的移动互联网色情图像识别方法，基于小波纹理修正肤色的色情图像识别算法在肤色检测基础上，加入小波纹理分析去除由于类肤色背景引起的类肤色点，最后利用肤色面积比对图像进行第一次粗过滤，其流程如下：

1）RGB颜色空间变换到HSV颜色空间；

2）将HSV颜色空间进行量化，划分成L个颜色子空间，通过统计分析确定皮肤颜色在这L个子空间中的分布，聚类得到皮肤颜色的分布子空间集合A以及A的隶属度集合W；

3）肤色建模，确定样本皮肤像素的总数shin_count以及样本皮肤像素在这L个子空间的频次sub_count_i，i＝1,...,L，

Σi=1Lsub_count_i=shin_count]]>

以归一化的频次作为皮肤像素分布于该子空间的可能性；

v_i＝sub_count_i/skin_count

为了消除皮肤样本选取不精确和统计因素的影响，设定一个肤色分布概率的可能性阈值T_vi，