摘要：随着多媒体技术的发展，网络日益普及，如何有效控制互联网色情图像的传播已经成为日益紧迫的任务。在基于贝叶斯判定的肤色检测算法（bes）的前提下，提出并描述了一种色情图像分析的算法原理及设计考虑，该算法通过ycb和ycr 2个子空间的查询表来建立肤色模型，从而对图像进行检测，对有效识别、过滤色情图像，建立绿色互联网具有重要研究意义。
关键词：贝叶斯；互联网；色情图像；识别
中图分类号：tn915.06文献标识码：a文章编号：10053824（2013）04003403
0引言
随着互联网的普及和多媒体技术的发展，互联网对人们生活的影响越来越大，如何有效控制互联网色情图像的传播已经成为日益紧迫的任务。本文在贝叶斯肤色检测算法（bes）的基础上，介绍了一种识别网页上的色情图像的有效分析算法。一方面，提供色情图像学习数据（颜色空间肤色模型）管理与维护；另一方面，提供特定图像是否为色情图像的概率判定。
1bes算法介绍
1.1模型建立
通常在建立肤色模型时要考虑两方面内容：1）选择哪一种颜色空间；2）如何利用肤色分布精确建立模型。本文倾向于采用ycbcr空间来构建皮肤颜色分布模型，原因是它的离散性、与人的视觉感知的同一性、亮度和色度分离以及肤色聚集区域紧凑等特性。考虑到在高亮度区和低亮度区肤色色度分量cb，cr与亮度分量y非线性相关，因此采用ycb和ycr 2个子空间的查询表来建立肤色模型[2]。具体模型在后文颜色空间肤色模型描述一节有描述。Www.11665.cOm
1.2贝叶斯判决
由于研究对象相对复杂，在建立肤色模型时，我们求助于统计方法。肤色像素和非肤色像素数据可以从大量肤色样本和取自皮肤背景的非肤色样本的训练图像数据中获得。同时，为了对ycb和ycr 2个子平面的肤色和非肤色颜色的交叠区域进行分类，使用贝叶斯规则来建立皮肤颜色分类器。实验研究表明，在绝大多数情况下，使用2个联合颜色平面的总错误率比使用cbcr平面都要小[3]。具体判决方法及阈值选择在后文与模型建立一并介绍。
1.3算法描述
该算法使用贝叶斯判决和2个联合查询表建立了一个肤色检测模型。在对条件概率进行处理时，对其进行高斯归一化和线性变换，将起阈值调节在[0，1]范围内，从而对肤色进行检测。
2结构设计
2.1总体模块划分
2.3运行设计
描述：通过该接口更新修改相应的bes运行参数。系统启动时需要调用此接口设置相应参数，如果返回更新参数数量不为零，那么需要通过调用来增加学习源图片，如果返回零，用户可以根据是否有新增学习源图片来决定是否调用参数，如果没有，系统会自动加载历史的学习源图像数据。
3总结与展望
本文在贝叶斯肤色检测算法的基础上提出了一种色情图像的分析算法，并给出了一些设计考虑，包括整体结构设计、模块分解、运行设计等，同时也给出了各系统模块的接口功能和描述。当然，本文只提出了一种色情图像分析识别的方法和思路，设计上也只是给出了第一层各模块的设计，在各模块的分析和处理上还有值得完善的地方，接下来可以进一步分析各模块的算法作用，优化过程，提高效率。
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作者简介：
王渊民（1990），男，四川达州人， 硕士研究生，研究方向：图像识别及算法研究，灾害救助与预警处置，email：
[email protected]；张立（1988），女，四川乐山人，硕士研究生，研究方向：图像识别及算法研究，数学仿真技术，email：
[email protected]；肖亚迪（1990），男，四川沪州人，硕士研究生，研究方向：图像识别及算法研究，灾害救助与预警处置，email：
[email protected] image recognition based on bayes skin color detection algorithm research
