CN102270303A - 敏感图像的联合检测方法 - Google Patents

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CN102270303A CN 201110211572 CN201110211572A CN102270303A CN 102270303 A CN102270303 A CN 102270303A CN 201110211572 CN201110211572 CN 201110211572 CN 201110211572 A CN201110211572 A CN 201110211572A CN 102270303 A CN102270303 A CN 102270303A
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Abstract

本发明提供了一种敏感图像的联合检测方法，属于图像处理技术领域。该方法主要包括以下步骤：A．第一次肤色检测，得到疑似肤色区域；B．第二次肤色检测，得到人体总肤色区域，包括人脸检测、椭圆建模、二次判决；C．去掉图像中的孤立点噪声干扰；D．通过判断检测到的肤色区域占整个图像的面积比例确定是否为敏感图像；E．通过判断独立皮肤连通区域的面积和个数确定是否为敏感图像；F．通过计算人脸区域面积和去除人脸后的肤色区域的面积的比值确定是否为敏感图像；并对图像进行模板匹配确定是否为敏感图像。本发明提供的检测方法降低了肤色的误检率，提高了敏感图像检测的准确率，同时保证了较高的图像处理速度。

Description

敏感图像的联合检测方法
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种敏感图像的联合检测方法。
背景技术
互联网中有大量的色情网站，这些色情网站对青少年健康造成了不良影响，尤其是其中的敏感图像。因此，迫切需要找到一种快速而准确的敏感图像检测方法，限制敏感图像在网络上的传播，净化网络环境。
在肤色检测领域，因为不少物品的颜色与肤色范围重叠，所以易造成类肤色的误检。“YCbCr（Y指亮度分量，Cb指蓝色色度分量， Cr指红色色度分量）与HSI（H指色调，S指饱和度，I指强度）联合的肤色识别方法”是目前一种检测效果较好的方法，从图9（b）中可以看出该固定阈值的方法还是存在较多类肤色的误检。另外，人脸检测技术相对肤色检测技术成熟的多，现有技术中，虽然有将肤色检测和人脸轮廓建模结合起来，提高了人脸识别的准确率，但没有将人脸信息反馈到改善肤色的提取上。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种敏感图像的联合检测方法，在传统的敏感图像检测方法中加入了人脸检测和椭圆建模的方法对疑似肤色区域二次检测，将检测到的人脸信息反馈到肤色的提取上，降低了肤色的误检率，提高了敏感图像检测的准确率，同时保证了较高的处理速度。
为了达到上述目的，本发明提供一种敏感图像的联合检测方法，按以下步骤进行：
A．第一次肤色检测：
运用YCgCr（Y指亮度分量，Cg指绿色色度分量，Cr指红色色度分量）颜色空间和高斯分布模型对图像进行第一次肤色检测，得到疑似肤色区域；
B．第二次肤色检测，包括以下步骤：
B1．人脸检测：采用Adaboost算法对所述疑似肤色区域进行人脸检测，检测到人脸肤色区域，建立人脸模型，并确定人脸顶部（a）及人脸长度（r）；
B2．椭圆建模：结合摄影理论得到人体在图像中的位置信息并建立椭圆模型，确定人体可能区域和非人体区域；
B3．二次判决：对所述疑似肤色区域中非人脸肤色区域进行二次判决，获得所述非人脸肤色区域中各空间正态分布情况与所述人脸肤色区域无显著差异的肤色块，从而获得人体总肤色区域，其中所述人体总肤色区域由人脸肤色区域和二次判决获得的肤色块构成； 
C．去掉图像中的噪声干扰；
D．如果检测到的所述人体总肤色区域占整个图像的面积比例不到10%，转到步骤H，否则继续；
E．去除所述人体总肤色区域中面积小于整个图像面积2%的独立肤色连通区域，再统计人体总肤色区域中所剩的独立肤色连通区域的个数，如果所剩的独立肤色连通区域多于6个或者所剩的最大肤色连通区域的面积小于整个图像面积的5%，转到步骤H，否则继续；
F．计算人脸肤色区域与人体总肤色区域中非人脸肤色区域的面积比值，如果所述面积比值≤1/4，则转到步骤G，如果所述面积比值>1/4，则采用平行四边形和矩形模板对人脸肤色区域周围的最大肤色连通区域进行模板匹配，通过模板区域内肤色区域占模板面积的比例以及占该区域所在的最大肤色连通区域的面积比例判断该图像是否为敏感图像，然后转到步骤I；
G．该图像为敏感图像，转到步骤I；
H．该图像为正常图像，转到步骤I；
I．检测结束。
若所述步骤B1在图像中未检测到人脸肤色区域，则继续按以下步骤确定该图像是否为敏感图像：
（01）去掉图像中的噪声干扰；
（02）如果所述步骤A中得到的疑似肤色区域面积占整个图像的面积比例不到10%，转到步骤（05），否则继续；
（03）去除所述疑似肤色区域中面积小于整个图像面积2%的独立肤色连通区域，再统计所述疑似肤色区域中所剩的独立肤色连通区域的个数，如果所剩的独立肤色连通区域多于6个或者该图像的最大肤色连通区域的面积小于整个图像面积的5%，转到步骤（05），否则继续；
（04）对该图像中最大肤色连通区域进行模板匹配，在模板匹配中，如果匹配的区域符合模板形状约束，则转到步骤（06），否则转到步骤（5）；
（05）该图像为正常图像，转到步骤（07）；
（06）该图像为敏感图像，转到步骤（07）；
（07）检测结束。
所述步骤B2中，以人脸顶部为圆心，以R为半径作圆，其中R=9r，r表示人脸长度；且选取所述圆右下方的1/4圆域与人体站着和躺着的椭圆叠加作为人体可能区域，所述圆中的其它圆域及圆域外的区域作为非人体区域。根据人脸在图像中的具体位置，用如下方法确定人体可能区域：设定从人脸顶部至图像下边缘的距离为W，从人脸左侧至图像右边缘的距离为L，如果                                                
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE001
，则建立以人脸顶部为圆心，以
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE002
为半径的圆，且选取所述圆右下方的1/4圆域与人体站着和躺着的椭圆叠加作为到人体可能区域，所述圆的其他圆域及圆域外的区域为非人体区域，其中R为人脸长度的9倍，且
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE003
表示取L与W的最大值。
所述步骤B3中的二次判决按照以下步骤进行：
（1）、在YCgCr颜色空间构造肤色模型后，用正态分布X~N（
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE004
）来描述人脸肤色区域中像素点的分布情况，将人脸肤色区域内所有像素点的颜色值构成一个集合
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE005
， 
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE006
，其中n表示人脸肤色区域的像素点数量，
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE007
为人脸肤色区域的像素点，
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE009
、
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE010
分别表示该像素点的
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE011
空间值、空间值、空间值；计算出人脸肤色区域的正态分布均值和方差：
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE014
，；
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE017
；
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE019
；
其中，
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE020
、
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE021
、
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE022
分别为人脸肤色区域的
Figure 26440DEST_PATH_IMAGE011
空间，
Figure 881263DEST_PATH_IMAGE012
空间，
Figure 598684DEST_PATH_IMAGE013
空间的正态分布均值，
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE023
 、
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE024
、
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE025
分别表示人脸肤色区域的
Figure 744625DEST_PATH_IMAGE011
空间，空间，
Figure 191580DEST_PATH_IMAGE013
空间的正态分布方差；
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE026
、
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE027
、
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE028
分别表示人脸肤色区域的像素点
Figure 209345DEST_PATH_IMAGE011
空间、空间、
Figure 952491DEST_PATH_IMAGE013
空间值；采用同样的方法计算出所述疑似肤色区域中各非人脸肤色区域的颜色均值；
（2）、设定待检测的非人脸肤色区域的颜色正态分布均值分别为
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE029
、
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE030
、
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE031
，在空间、
Figure 385670DEST_PATH_IMAGE012
空间、
Figure 60364DEST_PATH_IMAGE013
空间分别比较
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE032
与
Figure 459116DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure 823714DEST_PATH_IMAGE030
与
Figure 940705DEST_PATH_IMAGE021
， 
Figure 153512DEST_PATH_IMAGE031
与
Figure 734666DEST_PATH_IMAGE022
是否有显著差异，若以上三者均无显著差异，则认为该待检测的非人脸肤色区域是肤色块，否则认为该待检测的非人脸肤色区域不是肤色块。其中判断人脸肤色区域与非人脸肤色区域是否存在显著差异按照以下步骤进行：
比较
Figure 7516DEST_PATH_IMAGE029
与
Figure 674120DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure 690618DEST_PATH_IMAGE030
与
Figure 146786DEST_PATH_IMAGE021
，
Figure 856116DEST_PATH_IMAGE031
与是否存在显著差异：在Y颜色空间，用符号
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE033
表示
Figure 502309DEST_PATH_IMAGE029
与
Figure 792476DEST_PATH_IMAGE020
无显著差异；记
Figure 672708DEST_PATH_IMAGE020
的样本均值为，定义
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE035
的临界值为
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE036
，设置显著性水平
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE037
，其中0<
Figure 796128DEST_PATH_IMAGE037
<1，通过下列方法确定临界值
Figure 92111DEST_PATH_IMAGE036
：
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE038
其中
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE039
表示概率，为人脸肤色区域Y空间的正态分布的标准差，由于在
Figure 312484DEST_PATH_IMAGE033
成立的条件下X~N（
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE041
），所以
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE042
，即：
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE043
，利用该公式获得临界值
Figure 176666DEST_PATH_IMAGE036
后，当
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE044
时拒绝
Figure 977263DEST_PATH_IMAGE033
，表示Y空间上所述非人脸肤色区域与所述人脸肤色区域有显著差异，所述非人脸肤色区域不属于肤色块；否则接受
Figure 136324DEST_PATH_IMAGE033
，表示Y空间上所述非人脸肤色区域与所述人脸肤色区域无显著差异，所述非人脸肤色区域属于肤色快；用同样的方法，当在
Figure 135504DEST_PATH_IMAGE012
空间、
Figure 357538DEST_PATH_IMAGE013
空间所述非人脸肤色区域也分别与所述人脸肤色区域无显著差异时，所述非人脸肤色区域属于肤色块。
采用如下动态选择的方法确定显著性水平
Figure 707748DEST_PATH_IMAGE037
的取值：
（1）检测到人脸肤色区域的肤色信息之后，取初值
Figure DEST_PATH_IMAGE045
，根据所述公式计算所得的
Figure 548796DEST_PATH_IMAGE036
为很小的数，此时所述疑似肤色区域中的非人脸肤色区域均未判决为肤色块，故检测到的肤色区域肯定落入在人体可能区域中；
（2）不断减小
Figure 668062DEST_PATH_IMAGE037
，检测到的肤色区域面积会单调上升；
（3）当
Figure 730171DEST_PATH_IMAGE037
减小到
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE047
时，刚好有肤色区域落入非人体区域中，其中
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE048
为
Figure 443043DEST_PATH_IMAGE037
第
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE049
次减小的结果，
Figure 884520DEST_PATH_IMAGE049
为正整数；
（4）取
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE050
，此时对该图像的分割是最佳分割，避免了有肤色块落入非人体区域中，实现了肤色的二次判决；其中
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE051
为
Figure 996308DEST_PATH_IMAGE037
第
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE052
次减小的结果，
Figure DEST_PATH_IMAGE053
。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
基于人体结构和摄影理论对人体进行椭圆建模，确定了人体可能区域，缩小了检测范围，节省了系统资源；同时对疑似肤色区域进行二次检验，通过人脸区域皮肤的颜色分布信息来检测其它人体部位的肤色区域，矫正了类肤色的误检，很大程度上提高了肤色检测精度；同时结合模板匹配，大大提高了敏感图像检测准确度和效率。通过试验得出，该发明对于敏感图像的总体识别率为87.85%，特别是对于正确检测到人脸的图像，其检测准确率高达95%以上，检测效果明显优于现有的检测技术。
附图说明
图1为对检测到人脸的图像处理的流程图；
图2为对未检测到人脸的图像处理的流程图；
图3为人脸的建模图；              
图4为人体建模的圆形模型；
图5为人体建模的半圆模型；
图6为九宫格构图模型；
图7为人体建模的1/4圆模型；
图8（a）为人脸在图像左上角的动态椭圆建模；
图8（b）为人脸在图像中间的动态椭圆建模；
图8（c）为人脸在图像右下角的动态椭圆建模；
图9（a）为试验用待检测图像；
图9（b）为YCbCr与HSI联合的肤色识别方法的检测效果图；
图9（c）为本发明的第一次肤色检测效果图；
图9（d）为本发明的第二次肤色检测效果图；
图10为模板匹配中的模板类型；
图11为敏感图像检测试验结果分析图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明：
如图1所示，本发明按照以下步骤进行：
A．第一次肤色检测：
运用YCgCr颜色空间和高斯分布模型对图像进行第一次肤色检测，得到疑似肤色区域，
具体实施中，从RGB（R指红色，G指绿色，B指蓝色）颜色空间转换到YcgCr颜色空间的矩阵变换表达式如下：
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE057
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE059
若得到的像素点满足公式：
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE060
则认为该点是肤色像素点，通过此方法可以去除大部分的非肤色像素点，可提高高斯分布模型肤色检测速度和检测效率。
采用YCgCr颜色空间的阈值判决后，对整个图像的肤色点采用正态分布来拟合皮肤颜色的概率密度分布。对
Figure DEST_PATH_IMAGE061
和
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE062
应用马氏距离，通过考察各像素点距离该中心的远近可得到一个肤色的相似度
Figure DEST_PATH_IMAGE063
：
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE064
式中表示
Figure 416269DEST_PATH_IMAGE061
、
Figure 741072DEST_PATH_IMAGE062
的均值矩阵， 
Figure DEST_PATH_IMAGE067
表示
Figure 986239DEST_PATH_IMAGE061
、的协方差矩阵，
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE068
表示样本像素在YCbCr颜色空间的值，T为转置符号，计算图像中的像素点的肤色相似度，相似度越大，表示该点属于肤色的可能性也越大，反之越小。以上第一次肤色检测所涉及的方法均为现有技术。
B．第二次肤色检测，具体包括以下步骤：
B1．人脸检测：采用Adaboost算法对所述疑似肤色区域进行人脸检测，检测到人脸肤色区域建立人脸模型，并确定人脸顶部（a）及人脸长度（r）；
人脸检测采用了Adaboost算法，因该人脸检测方法为现有技术，不再具体描述。该方法不但能检测出正面人脸，对侧面人脸、有眼镜遮挡的人脸也能够很好的识别。检测到人脸肤色区域后，对人脸的建模如图3，从图中可以看出人的双眼和嘴构成了一个等腰三角形，通过两眼之间的中点做垂直平分线交已经检测到的人脸的矩形框于a、b两点，则人脸的长度即为连接a、b两点的线段长度，记此线段为r，并将a点设置为人脸顶部，并将图像中检测到的人脸肤色区域最左侧的点设置为人脸左侧。
B2．椭圆建模：结合摄影理论得到人体在图像中的位置信息并对人体进行椭圆建模，确定人体可能区域Ⅰ和非人体区域Ⅱ；
具体实现方法如下：统计表明，成人脸长与身长比例为六至八之间，某些模特才可能达到九，鉴于此，假设互联网上的图像中人的身高最多为人脸长度的九倍。故以人脸F为圆心，取R=9r为半径作圆，整个圆域即为人体可能出现的区域，如图4所示，人体可以在此圆域中转动，可以站着，躺着，或是坐着，不论其处于什么姿势下都不会跨出该圆域。基于互联网上的图像中的人体99%以上都不是倒放的，于是对图 4进行改进，改进后的半圆模型如图5中所示，其中区域Ⅰ代表人体可能区域，区域Ⅱ代表非人体区域。图6为现代摄影中重要的构图方式九宫格构图，九宫格构图是指将被摄主体或重要景物放在“九宫格”交叉点的位置上，如图6所示，“井”字的四个交叉点就是主体的最佳位置。一般认为，右上方的交叉点c最为理想，其次为右下方的交叉点d，故假设互联网上图像的大部分内容反映在右半部分，基于此可认为图像中右方更可能出现人物形象。基于以上假设，可以认为人体一般出现在人脸F的右下方，即人脸F左上方不可能出现人体肤色，由此对图4进行改进，得到的改进后的1/4圆模型如图7所示，区域Ⅰ的1/4圆域代表人体可能区域，区域Ⅱ的3/4圆域及圆以外的区域代表非人体区域。
考虑到人的体型，将人身体设置为细长的椭圆，为人体椭圆，此方法为成熟技术，这里不再描述。并按以下方法椭圆建模：如图8（a）中，以人脸顶部a为圆心，取人脸F的长度r的九倍为半径R作圆，在此圆的圆域中选取的右下方的1/4圆域与站着和躺着的人体椭圆叠加，则得到人体可能出现的区域，图中区域Ⅰ为人体可能区域，区域Ⅱ为非人体区域。因为人脸F在图像中的位置不是固定不变的，记从人脸顶部到图像下边缘的距离记为W，从人脸左部到图像右边缘的距离记为L，当人脸F在图像中移动时，若出现
Figure 486939DEST_PATH_IMAGE001
的情形，则以人脸顶部为圆心，以
Figure 33458DEST_PATH_IMAGE002
为半径作圆，再选取该圆右下方1/4圆域与人体站着和躺着的人体椭圆叠加得到人体可能区域
Figure DEST_PATH_IMAGE069
，如图8（b），可以看到，人体可能区域缩小了，非人体区域Ⅱ扩大了。图8(c)为人脸进一步往右下方移动的动态椭圆建模图，区域
Figure 863689DEST_PATH_IMAGE069
为人体可能区域，区域Ⅱ为非人体区域，可以看出非人体区域Ⅱ进一步扩大了。
B3．二次判决：对疑似肤色区域中非人脸肤色区域进行二次判决，获得非人脸肤色区域中各空间正态分布情况与人脸肤色区域无显著差异的肤色块，从而获得人体总肤色区域，其中人体总肤色区域由人脸肤色区域和二次判决获得的肤色块构成，具体实施方式如下：
（1）、在YCgCr颜色空间构造肤色模型后，用正态分布X~N（
Figure 769328DEST_PATH_IMAGE004
）来描述人脸肤色区域中像素点的分布情况，将人脸肤色区域内所有像素点的颜色值构成一个集合
Figure 803143DEST_PATH_IMAGE005
， 
，其中n表示人脸肤色区域的像素点数量，n为正整数；
Figure 327796DEST_PATH_IMAGE007
为人脸肤色区域的像素点，
Figure 127737DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 204278DEST_PATH_IMAGE009
、
Figure 725389DEST_PATH_IMAGE010
分别表示该像素点的
Figure 912788DEST_PATH_IMAGE011
空间值、
Figure 835745DEST_PATH_IMAGE012
空间值、
Figure 83186DEST_PATH_IMAGE013
空间值；计算出人脸肤色区域的正态分布均值和方差：
Figure 91594DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure DEST_PATH_IMAGE071
；
Figure 17437DEST_PATH_IMAGE016
，；
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE072
，
Figure 150926DEST_PATH_IMAGE019
；
其中，
Figure 381050DEST_PATH_IMAGE020
、
Figure 175831DEST_PATH_IMAGE021
、
Figure 807800DEST_PATH_IMAGE022
分别为人脸肤色区域的
Figure 397045DEST_PATH_IMAGE011
空间，
Figure 377115DEST_PATH_IMAGE012
空间，
Figure 710007DEST_PATH_IMAGE013
空间的正态分布均值， 、
Figure 159891DEST_PATH_IMAGE024
、
Figure 364607DEST_PATH_IMAGE025
分别表示人脸肤色区域的
Figure 501191DEST_PATH_IMAGE011
空间，
Figure 842173DEST_PATH_IMAGE012
空间，空间的正态分布方差；
Figure 727882DEST_PATH_IMAGE026
、
Figure 402577DEST_PATH_IMAGE027
、
Figure 863645DEST_PATH_IMAGE028
分别表示人脸肤色区域的像素点
Figure 231173DEST_PATH_IMAGE011
空间、
Figure 144902DEST_PATH_IMAGE012
空间、
Figure 623288DEST_PATH_IMAGE013
空间值；采用同样的方法计算出疑似肤色区域中各非人脸肤色区域的颜色均值；
（2）、设定待检测的非人脸肤色区域的颜色正态分布均值分别为
Figure 204442DEST_PATH_IMAGE029
、
Figure 474362DEST_PATH_IMAGE030
、
Figure 140967DEST_PATH_IMAGE031
，在
Figure 157464DEST_PATH_IMAGE011
空间、
Figure 593125DEST_PATH_IMAGE012
空间、
Figure 36876DEST_PATH_IMAGE013
空间分别比较
Figure 128460DEST_PATH_IMAGE029
与
Figure 883401DEST_PATH_IMAGE020
，与
Figure 53800DEST_PATH_IMAGE021
， 
Figure 429417DEST_PATH_IMAGE031
与
Figure 787718DEST_PATH_IMAGE022
是否有显著差异，若以上三者均无显著差异，则认为该待检测的非人脸肤色区域是肤色块，否则认为该待检测的非人脸肤色区域不是肤色块。其中步骤（2）中判断人脸肤色区域与非人脸肤色区域是否存在显著差异按照以下步骤进行：
比较
Figure 197970DEST_PATH_IMAGE029
与，
Figure 846438DEST_PATH_IMAGE030
与
Figure 5499DEST_PATH_IMAGE021
， 
Figure 270258DEST_PATH_IMAGE031
与
Figure 492292DEST_PATH_IMAGE022
是否存在显著差异：用符号表示
Figure 542605DEST_PATH_IMAGE029
与
Figure 599554DEST_PATH_IMAGE020
无显示差异；记
Figure 992489DEST_PATH_IMAGE020
的样本均值为，同时
Figure 354296DEST_PATH_IMAGE034
也是的无偏估计量；定义
Figure 891905DEST_PATH_IMAGE035
的临界值为
Figure 216707DEST_PATH_IMAGE036
，设置显著性水平
Figure 258612DEST_PATH_IMAGE037
，其中0<<1，通过下列方法确定临界值
Figure 21962DEST_PATH_IMAGE036
：
其中
Figure 506164DEST_PATH_IMAGE039
表示概率；由于在
Figure 617339DEST_PATH_IMAGE033
成立的条件下X~N（
Figure 2011102115720100002DEST_PATH_IMAGE074
），所以
Figure 503387DEST_PATH_IMAGE042
，即：
Figure 409026DEST_PATH_IMAGE043
，利用该公式获得临界值
Figure 442841DEST_PATH_IMAGE036
后，当
Figure 823619DEST_PATH_IMAGE044
时拒绝
Figure 892069DEST_PATH_IMAGE033
，表示Y空间上非人脸肤色区域与人脸肤色区域有显著差异，非人脸肤色区域不属于肤色块；
否则接受
Figure 906293DEST_PATH_IMAGE033
，表示Y空间上非人脸肤色区域与人脸肤色区域无显著差异，所述非人脸肤色区域属于肤色块；同理在
Figure 427404DEST_PATH_IMAGE012
空间、
Figure 614803DEST_PATH_IMAGE013
空间非人脸肤色区域也分别与人脸肤色区域无显著差异时，非人脸肤色区域属于肤色块。
    当采用YCgCr和高斯模型联合的方法实现肤色第一次检测时，若得到的疑似肤色区域肤色块都落在椭圆模型的区域
Figure 537759DEST_PATH_IMAGE069
中，则不做任何处理，如果有疑似区域肤色块落入椭圆模型的非人体区域Ⅱ中，即存在误检。此时对显著性水平
Figure 785201DEST_PATH_IMAGE037
进行动态选择，实现肤色的二次判决，以减少类肤色的误检。利用椭圆模型，即可实现显著性水平的动态选择。当显著性水平
Figure 781769DEST_PATH_IMAGE037
从大到小变化时，检测到的真实皮肤区域面积会单调上升,同时错误检测到的混淆背景也会从无到有，面积逐渐上升。这时继续减少，检测到的肤色区域会继续增加，相反的，如果我们增加
Figure 977575DEST_PATH_IMAGE037
，检测到的肤色区域就会减少，当肤色区域重新回到区域
Figure 207699DEST_PATH_IMAGE069
中时，人体类肤色误检将消失。于是采用椭圆模型来限制
Figure 2480DEST_PATH_IMAGE037
的大小，的动态选择算法如下：
（1）检测到人脸肤色区域的肤色信息之后，取初值
Figure 223693DEST_PATH_IMAGE045
，根据公式
Figure 141446DEST_PATH_IMAGE043
计算所得的
Figure 474339DEST_PATH_IMAGE036
为很小的数，此时疑似肤色区域中的非人脸肤色区域均未判决为肤色块，故检测到的肤色区域肯定落入在人体可能区域Ⅰ中；
（2）不断减小
Figure 960815DEST_PATH_IMAGE037
，检测到的肤色区域面积会单调上升；
（3）当
Figure 986540DEST_PATH_IMAGE037
减小到
Figure 191256DEST_PATH_IMAGE047
时，刚好有肤色区域落入非人体区域Ⅱ中，其中
Figure 62260DEST_PATH_IMAGE048
为
Figure 668822DEST_PATH_IMAGE037
第
Figure 862518DEST_PATH_IMAGE049
次减小的结果，
Figure 288952DEST_PATH_IMAGE049
为正整数；
（4）取
Figure 229226DEST_PATH_IMAGE050
，此时对该图像的分割是最佳分割，避免了有肤色块落入非人体区域Ⅱ中，实现了肤色的二次判决；其中为第
Figure 971551DEST_PATH_IMAGE052
次减小的结果，
Figure DEST_PATH_IMAGE075
。
C．去掉图像中的噪声干扰；
利用现有技术开启和闭合运算去掉图像中的噪声干扰。
D．如果检测到的人体总肤色区域占整个图像的面积比例不到10%，转到步骤H，否则继续；
E．去除人体总肤色区域中面积小于整个图像面积2%的独立肤色连通区域，再统计人体总肤色区域中所剩的独立肤色连通区域的个数，如果所剩的独立肤色连通区域多于6个或者所剩的最大肤色连通区域的面积小于整个图像面积的5%，转到步骤H，否则继续；
F．计算人脸肤色区域与人体总肤色区域中非人脸肤色区域的面积比值，如果所述面积比值≤1/4，则转到步骤G，如果所述面积比值>1/4，则采用平行四边形和矩形模板对人脸肤色区域周围的最大肤色连通区域进行模板匹配，通过模板区域内肤色区域占模板面积的比例以及占该区域所在的最大肤色连通区域的面积比例判断该图像是否为敏感图像，然后转到步骤I；
G．该图像为敏感图像，转到步骤I；
H．该图像为正常图像，转到步骤I；
I．检测结束。
对未检测到人脸肤色区域的图像按如下步骤处理，如图2：
（01）去掉图像中的噪声干扰；利用现有技术开启和闭合运算去掉图像中的噪声干扰；
（02）如果步骤A中得到的疑似肤色区域面积占整个图像的面积比例不到10%，转到步骤（05），否则继续；
（03）去除疑似肤色区域中面积小于整个图像面积2%的独立肤色连通区域，再统计疑似肤色区域中所剩的独立肤色连通区域的个数，如果所剩的独立肤色连通区域多于6个或者该图像的最大肤色连通区域的面积小于整个图像面积的5%，转到步骤（05），否则继续；
（04）对该图像中最大肤色连通区域进行模板匹配，在模板匹配中，如果匹配的区域符合模板形状约束，则转到步骤（06），否则转到步骤（5）；
（05）该图像为正常图像，转到步骤（07）；
（06）该图像为敏感图像，转到步骤（07）；
（07）检测结束。
本发明中的模板匹配方法为现有技术，通过对大量敏感图像肤色区域的分析发现，大部分敏感图像肤色区域的形状满足如图10所示的平行四边形和矩形特征，其中平行四边形和矩形的相邻边的边长比例满足一定的范围。用这些简单的几何特征对肤色区域进行模板匹配，判断提取的肤色区域是否满足特定的几何形状，从而得出图像是否包含敏感信息。该方法同其他算法相比，既能满足判别准确性的要求，又在很大程度上提高了判别的速度。
采用本发明提出的方法与“YCbCr与HSI联合的肤色识别方法”检测效果对比图中，其中图9（a）为待检测的图像，易见这三张图像均属于上述椭圆建模中的图8（b）的情形。图9（b）为YCbCr与HSI联合的肤色识别方法的效果图，从图中可见该固定阈值的方法还是存在较多类肤色的误检。图9（c）为采用本发明第一次肤色检测的效果图，该方法检测到的肤色区域范围广，得到的疑似肤色区域适合人脸检测。对于类肤色的误检，图9（c）中已有疑似肤色区域落入到椭圆模型的非人体区域Ⅱ中。图9（d）为采用假设检验实现基于显著性水平动态选择算法对图像实现肤色二次判决的效果图，可以看到类肤色的误检明显减少，检测效果明显优于“YCbCr与HSI联合的肤色识别方法”的检测效果，证明了通过人脸的肤色反馈和人体位置信息的动态
Figure 322373DEST_PATH_IMAGE037
值的最佳阈值分割算法，可以很好地改善肤色检测性能。
为验证本发明所提方法的有效性，该实施例选取了4000张不同大小、不同格式的彩色图像进行测试，其中正常图像3000张（风景图像400张，人物图像片1800，含风景、人物、建筑等混合图像800张），敏感图像1000张。本实验所用电脑配置为：奔4CPU，2GHz，512MB内存，在VC++环境下的处理速度可达到每秒8张正常图像，2张敏感图像的的检测速度,基本满足实时性要求。设定在允许一定的虚警情况下最大限度的减小敏感图像的漏报率，实验结果如图11。
从该图中可以看出，对3000张正常图像的检测出现381张误检图像，正常图像的识别准确率为87.3%，其中主要的误检来自于风景图像。对风景图像进行识别时，均没有检测到人脸，于是对图像中最大连通肤色区域进行模板匹配，此时出现误识别, 这种误识别是由符合模板匹配的类肤色连通区域造成。对敏感图像的识别准确率为89.50%，其中误检来源主要分为两种情况，一种是图像中检测到人脸，因图像中人物的不完整性导致人脸与除去人脸的肤色区域面积的比例不足1/4造成误检；一种是图像中未检测到人脸，因人体姿势的多样性而引起的模板匹配误识别导致误检。通过实验结果可以看到，本发明对于不良图像的总体识别率为87.85%，特别是对于正确检测到人脸的图像，其准确识别率高达95.47%，通过对人脸的信息反馈很好地矫正了类肤色的误检，在很大程度上提高了肤色检测的精度，进一步提高了敏感图像的识别率。

Claims (7)

1.一种敏感图像的联合检测方法，其特征在于包括以下步骤：
A．第一次肤色检测：
运用YCgCr颜色空间和高斯分布模型对图像进行第一次肤色检测，得到疑似肤色区域；
B．第二次肤色检测，包括以下步骤：
B1．人脸检测：采用Adaboost算法对所述疑似肤色区域进行人脸检测，检测到人脸肤色区域，建立人脸模型，并确定人脸顶部（a）及人脸长度（r）；
B2．椭圆建模：结合摄影理论得到人体在图像中的位置信息并建立椭圆模型，确定人体可能区域（Ⅰ）和非人体区域（Ⅱ）；
B3．二次判决：对所述疑似肤色区域中非人脸肤色区域进行二次判决，获得所述非人脸肤色区域中各空间正态分布情况与所述人脸肤色区域无显著差异的肤色块，从而获得人体总肤色区域，其中所述人体总肤色区域由人脸肤色区域和二次判决获得的肤色块构成； 
C．去掉图像中的噪声干扰；
D．如果检测到的所述人体总肤色区域占整个图像的面积比例不到10%，转到步骤H，否则继续；
E．去除所述人体总肤色区域中面积小于整个图像面积2%的独立肤色连通区域，再统计人体总肤色区域中所剩的独立肤色连通区域的个数，如果所剩的独立肤色连通区域多于6个或者所剩的最大肤色连通区域的面积小于整个图像面积的5%，转到步骤H，否则继续；
F．计算人脸肤色区域与人体总肤色区域中非人脸肤色区域的面积比值，如果所述面积比值≤1/4，则转到步骤G，如果所述面积比值>1/4，则采用平行四边形和矩形模板对人脸肤色区域周围的最大肤色连通区域进行模板匹配，通过模板区域内肤色区域占模板面积的比例以及占该区域所在的最大肤色连通区域的面积比例判断该图像是否为敏感图像，然后转到步骤I；
G．该图像为敏感图像，转到步骤I；
H．该图像为正常图像，转到步骤I；
I．检测结束。
2.根据权利要求1所述的敏感图像的联合检测方法，其特征在于：若所述步骤B1在图像中未检测到人脸肤色区域，则继续按以下步骤确定该图像是否为敏感图像：
（01）去掉图像中的噪声干扰；
（02）如果所述步骤A中得到的疑似肤色区域面积占整个图像的面积比例不到10%，转到步骤（05），否则继续；
（03）去除所述疑似肤色区域中面积小于整个图像面积2%的独立肤色连通区域，再统计所述疑似肤色区域中所剩的独立肤色连通区域的个数，如果所剩的独立肤色连通区域多于6个或者该图像的最大肤色连通区域的面积小于整个图像面积的5%，转到步骤（05），否则继续；
（04）对该图像中最大肤色连通区域进行模板匹配，在模板匹配中，如果匹配的区域符合模板形状约束，则转到步骤（06），否则转到步骤（5）；
（05）该图像为正常图像，转到步骤（07）；
（06）该图像为敏感图像，转到步骤（07）；
（07）检测结束。
3.根据权利要求1所述的敏感图像的联合检测方法，其特征在于：所述步骤B2中，以人脸顶部（a）为圆心，以R为半径作圆，其中R=9r，r表示人脸长度；且选取所述圆右下方的1/4圆域与站立着和躺着的人体椭圆叠加后的区域作为人体可能区域（Ⅰ），所述圆中的其它圆域及圆域外的区域作为非人体区域（                                                ）。
4.根据权利要求3所述的敏感图像的联合检测方法，其特征在于：
根据人脸在图像中的具体位置，用如下方法确定人体可能区域（Ⅰ）：设定从人脸顶部（a）至图像下边缘的距离为W，从人脸左侧至图像右边缘的距离为L，如果
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE002
，则建立以人脸顶部为圆心，以
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE003
为半径的圆，且选取所述圆右下方的1/4圆域与人体椭圆叠加后的区域作为到人体可能区域（Ⅰ），所述圆的其他圆域及圆域外的区域为非人体区域（
Figure 425335DEST_PATH_IMAGE001
），其中R为人脸长度的9倍，且
Figure 654060DEST_PATH_IMAGE003
表示取L与W的最大值。
5.根据权利要求1所述的敏感图像的联合检测方法，其特征在于：所述步骤B3中的二次判决按照以下步骤进行：
（1）、在YCgCr颜色空间构造肤色模型后，用正态分布X~N（）来描述人脸肤色区域中像素点的分布情况，将人脸肤色区域内所有像素点的颜色值构成一个集合
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE005
， 
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE006
，其中n表示人脸肤色区域的像素点数量，为人脸肤色区域的像素点，
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE009
、
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE010
分别表示该像素点的
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE011
空间值、
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE012
空间值、
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE013
空间值；计算出人脸肤色区域的正态分布均值和方差：
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE015
；
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
；
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE018
，；
其中，
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE020
、
Figure DEST_PATH_IMAGE021
、
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE022
分别为人脸肤色区域的
Figure 742452DEST_PATH_IMAGE011
空间，
Figure 13027DEST_PATH_IMAGE012
空间，
Figure 162422DEST_PATH_IMAGE013
空间的正态分布均值，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
 、
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE024
、分别表示人脸肤色区域的
Figure 234152DEST_PATH_IMAGE011
空间，
Figure 563502DEST_PATH_IMAGE012
空间，
Figure 575451DEST_PATH_IMAGE013
空间的正态分布方差；、
Figure DEST_PATH_IMAGE027
、
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE028
分别表示人脸肤色区域的像素点的
Figure 493598DEST_PATH_IMAGE011
空间、
Figure 860863DEST_PATH_IMAGE012
空间、
Figure 677509DEST_PATH_IMAGE013
空间值；采用同样的方法计算出所述疑似肤色区域中各非人脸肤色区域的颜色均值；
（2）、设定待检测的非人脸肤色区域的颜色正态分布均值分别为、
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE030
、
Figure DEST_PATH_IMAGE031
，在
Figure 663789DEST_PATH_IMAGE011
空间、
Figure 223DEST_PATH_IMAGE012
空间、空间分别比较
Figure 45594DEST_PATH_IMAGE029
与，与
Figure 901872DEST_PATH_IMAGE021
， 
Figure DEST_PATH_IMAGE033
与
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE034
是否有显著差异，若以上三者均无显著差异，则认为该待检测的非人脸肤色区域是肤色块，否则认为该待检测的非人脸肤色区域不是肤色块。
6.根据权利要求5所述的敏感图像的联合检测方法，其特征在于：所述步骤（2）中判断人脸肤色区域与非人脸肤色区域是否存在显著差异按照以下步骤进行：
在Y空间，用符号表示
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE036
与
Figure 860207DEST_PATH_IMAGE020
无显著差异；记的样本均值为，同时
Figure 917211DEST_PATH_IMAGE037
也是
Figure 228238DEST_PATH_IMAGE020
的无偏估计量；定义
Figure DEST_PATH_IMAGE039
的临界值为
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE040
，设置显著性水平
Figure DEST_PATH_IMAGE041
，其中0<
Figure 249152DEST_PATH_IMAGE041
<1，通过下列方法确定临界值
Figure 262107DEST_PATH_IMAGE040
：
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE042
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE043
表示概率，
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE044
为人脸肤色区域Y空间的正态分布的标准差；由于在
Figure 705465DEST_PATH_IMAGE035
成立的条件下X~N（
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE046
），所以
Figure DEST_PATH_IMAGE047
，即：
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE048
，利用该公式获得临界值
Figure 307216DEST_PATH_IMAGE040
后，当
Figure DEST_PATH_IMAGE049
时拒绝
Figure 125131DEST_PATH_IMAGE035
，表示Y空间上所述非人脸肤色区域与所述人脸肤色区域有显著差异，所述非人脸肤色区域不属于肤色块；否则接受
Figure 625382DEST_PATH_IMAGE035
，表示Y空间上所述非人脸肤色区域与所述人脸肤色区域无显著差异，所述非人脸肤色区域属于肤色块；用同样方法，当在
Figure 357584DEST_PATH_IMAGE012
空间、
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE050
空间所述非人脸肤色区域也分别与所述人脸肤色区域无显著差异时，所述非人脸肤色区域属于肤色块。
7.根据权利要求6所述的敏感图像的联合检测方法，其特征在于：采用如下动态选择的方法确定显著性水平
Figure 705520DEST_PATH_IMAGE041
的取值：
（1）检测到人脸肤色区域的肤色信息之后，取初值
Figure DEST_PATH_IMAGE051
，根据所述公式
Figure 255187DEST_PATH_IMAGE048
计算所得的
Figure 993467DEST_PATH_IMAGE040
为很小的数，此时所述疑似肤色区域中的非人脸肤色区域均未判决为肤色块，故检测到的肤色区域肯定落入在人体可能区域（Ⅰ）中；
（2）不断减小
Figure 280092DEST_PATH_IMAGE041
，检测到的肤色区域面积会单调上升；
（3）当
Figure 653174DEST_PATH_IMAGE041
减小到
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE052
时，刚好有肤色区域落入非人体区域（Ⅱ）中，其中为
Figure 875208DEST_PATH_IMAGE041
第次减小的结果，
Figure 685073DEST_PATH_IMAGE055
为正整数；
（4）取，此时对该图像的分割是最佳分割，避免了有肤色块落入非人体区域（）中，实现了肤色的二次判决；其中
Figure DEST_PATH_IMAGE057
为
Figure 956972DEST_PATH_IMAGE041
第
Figure 2011102115720100001DEST_PATH_IMAGE058
次减小的结果，。
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