融合YCbCr肤色分割的不良图像检测算法研究

摘要：

针对当今互联网存在大量不良图像信息,严重影响青少年身心健康发展的问题,文中提出了人脸检测结合YCbCr肤色分割的基于肤色比例判断模型的不良图像的检测方法. 首先基于OpenCV人脸检测,筛查出存在人脸的图像;然后通过提取人脸肤色特征,实现基于YCbCr线性运算准确分割图像肤色区域;最后通过建立肤色比例权重模型,计算肤色面积所占比例,从而判断图像是否存在不良信息. 选取正常和不良图像样本进行实验,不良图像检测率达到90%以上,正常图像的检测率达到91%,表明文中检测结构算法能够排除各种复杂背景下的干扰,应用在互联网不良图像检测上达到了良好的效果.

关键词：人脸检测、YCbCr、肤色面积、不良图像检测

所属期刊栏目：25

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60802034

在线出版日期：2016-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：80-84,90