【摘 要】
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近来,基于内容的图像过滤技术(CBIF—Content-Based Image Filtering)已经引起了人们的广泛关注. 该文以此为背景,对以图像检测为主要依据的网络扫黄技术的关键部分进行了研
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近来,基于内容的图像过滤技术(CBIF—Content-Based Image Filtering)已经引起了人们的广泛关注. 该文以此为背景,对以图像检测为主要依据的网络扫黄技术的关键部分进行了研究,采用基于内容的图像识别技术对敏感图像<1>进行过滤,依托子"十五"863计划项目——"实时图像检索与过滤关键技术研究".文中采用肤色检测模型并辅助以纹理模型对敏感图像进行检测,在生成的肤色掩码图像<2>基础上提取特征向量,进而通过分类器实现对敏感图像过滤功能. 该文采用色度空间模型作为肤色检测模型,该模型具有较好的强健性,在测试集正检率达到89.4627﹪,误检率为24.1578﹪. 为降低仅通过肤色检测带来的误检,该文使用纹理特性对肤色检测得到的掩码图像进行再次过滤. 基于掩码图像,该文提取七个特征作为分类特征向量进行对分类器的训练及敏感图像的过滤.
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