基于视觉注意模型VAMAI的敏感图像检测方法

• 作者: 刘毅志 唐胜 杨颖 林守勋
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 敏感图像检测 视觉注意模型 兴趣区域 视觉单词 SURF特征
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 图像理解和计算机视觉
• 页码范围: 1226-1233
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6772字
• 语种: 中文

摘要

基于内容的敏感图像检测方法是过滤互联网上敏感信息的有效手段.然而,基于全局特征的检测方法误检率偏高,现有的基于BoW（bag-of-visual-words）的检测方法速度较慢.为了快速准确地检测敏感图像,本文提出基于视觉注意模型VAMAI(visual attention model for adult images)的敏感图像检测方法,包括构造面向敏感图像的视觉注意模型VAMAI、基于兴趣区域和SURF（speeded up robust features）的视觉词表算法、全局特征选择及其与BoW的融合三部分.首先,结合显著图模型、肤色分类模型和人脸检测模型,构造VAMAI,用于较准确地提取兴趣区域.然后,基于兴趣区域和SURF构建视觉词表,用于提高基于BoW的检测方法的检测速度与检测精度.最后,比较多种全局特征的性能,从中选择颜色矩,将它与BoW的支持向量机分类结果进行后融合.实验结果表明:VAMAI能够较准确地检测兴趣区域；从检测速度和检测精度两方面显著地提高了敏感图像的检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林守勋	中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室	45	893	17.0	29.0
2	唐胜	中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室	16	225	9.0	15.0
3	杨颖	中国农业大学信息与电气工程学院	28	100	6.0	8.0
4	刘毅志	中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室	2	15	2.0	2.0