汪辉进

(池州职业技术学院信息技术系，安徽池州 247000)

基于变柱宽多分辨率直方图矩特征的不良图像过滤

汪辉进

(池州职业技术学院信息技术系，安徽池州 247000)

随着互联网的迅速发展，网络上出现大量不良图像，如何对这些不良图像进行自动过滤成为一个研究重点。本文提出一种基于彩色变柱宽多分辨率直方图矩特征(Color Variable Binwidth Multiresolution Histogram Moments,CVB-MHM)的不良图像过滤框架。彩色变柱宽多分辨率直方图矩特征能够有效地表示图像的颜色和空间信息，同时有着特征维数低，计算量小的优势。在提取特征后，采用动态词袋模型，在验证集合上确定最优的视觉词汇表大小，对不良图像进行建模，在图像过滤阶段使用SVM分类器进行分类。通过互联网随机下载不良图像，并加入大量包括人像的正常图片进行测试。结果显示，本文方法有效地提高了对不良图像的过滤效果。

柱宽；多分辨率直方图矩；词袋模型；图像过滤

1 研究背景

随着移动互联网和自媒体的迅速发展，互联网产生的图片信息越来越多，一些图片中包含淫秽色情等不良信息。据中国互联网违法和不良信息举报中心发布的消息称，仅2016年4月，全国共处置156.4万件互联网淫秽色情信息，在这些色情信息中，图像和视频信息占据主要部分。如何快速、有效地对互联网中的不良图像进行过滤，净化互联网环境，是摆在我们面前的一个重要任务。早期的自动不良图像过滤，一般采用对网站网址进行屏蔽，或者对敏感的关键词进行屏蔽等措施。……