实际网络环境中不良图片的过滤方法
针对网络图像内容过滤的实际需求,提出了一种在非对称数据情况下不良图片快速过滤的方法,该方法利用混合肤色模型实现裸露区域的检测,利用人脸位置、裸露几何特征和图像背景等信息进行图像内容的判决,有效提高了网络图片的平均识别率。使用网络应用中正常图像与不良图像实际比例40:1的数据进行实测,不良图像的识别率为64.2％,正常图像的正识率为96.3％,误识率为3.7％,平均识别率达到95.5％,结果满足工程应用的需求。
人脸检测 网络环境 不良图片 图像识别 过滤方法
王一丁
北方工业大学 信息工程学院,北京 100041
国内会议
天津
中文
103-106,113
2009-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）