[发明专利]基于HSV、SURF与LBP特征相结合的敏感图像识别方法在审
| 申请号： | 201810053883.0 | 申请日： | 2018-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN108133219A | 公开（公告）日： | 2018-06-08 |
| 发明（设计）人： | 李新;夏光升;孙涛;郝振江;李小标;柴军民 | 申请（专利权）人： | 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京力量专利代理事务所(特殊普通合伙) 11504 | 代理人： | 宋林清 |
| 地址： | 300392 天津市南开区华*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于HSV、SURF与LBP特征相结合的敏感图像识别方法，包括获得敏感RGB图像和正常RGB图像的皮肤区域；使用SURF算法获得所述敏感RGB图像和所述正常RGB图像的SURF视觉词汇表达；使用LBP算法获得所述敏感RGB图像和所述正常RGB图像的LBP视觉词汇表达；使用HSV颜色模型获得所述敏感RGB图像和所述正常RGB图像的HSV颜色特征；使用所述SURF视觉词汇表达、所述LBP视觉词汇表达和所述HSV颜色特征作为输入参数，训练BP神经网络；输出待测图像识别结果。本发明采用HSV、SURF与LBP特征相结合的方法进行敏感图像检测，具有处理速度快、准确率高的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 视觉词汇 敏感图像 敏感 待测图像 模型获得 皮肤区域 输入参数 准确率 算法 输出 检测 | ||
【主权项】：
一种基于HSV、SURF与LBP特征相结合的敏感图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：获得敏感RGB图像和正常RGB图像的皮肤区域；步骤二：使用SURF算法获得所述敏感RGB图像和所述正常RGB图像的SURF视觉词汇表达；步骤三：使用LBP算法获得所述敏感RGB图像和所述正常RGB图像的LBP视觉词汇表达；步骤四：使用HSV颜色模型获得所述敏感RGB图像和所述正常RGB图像的HSV颜色特征；步骤五：使用所述SURF视觉词汇表达、所述LBP视觉词汇表达和所述HSV颜色特征作为输入参数，训练BP神经网络；步骤六：输出待测图像识别结果。
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