陈骁
- 作品数：3 被引量：10H指数：1
- 供职机构：南京航空航天大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于躯干检测的单人不良图片识别被引量：9
- 2016年
- 目的互联网中色情图片传播泛滥,对其自动识别与过滤越来越重要,而目前多数不良图片识别方法对类肤色区域较多的正常图像容易产生误检。为此,针对网络上常见的单人色情写真类图片,在总结已有方法不足的基础上提出一种将躯干部位作为感兴趣区域的不良图片识别算法。方法首先使用基于Poselet(姿态部件)的人体躯干检测方法定位出与色情信息密切相关的躯干区域,然后基于躯干区域提取具有判别力的Fisher向量,最后使用线性支持向量机(SVM)进行分类。然而,由于人体外观变化很大,躯干检测器输出的置信度最大的位置往往较躯干真实的位置有一定的偏移。为了克服这一缺点,提出一种自适应的算法,即根据躯干检测器输出的置信度自适应地选择多个躯干候选区域,并通过集成多个区域的判别结果来得到最终结果。此外,为了训练基于躯干的SVM分类器和验证算法的有效性,本文通过互联网下载的方式收集了一个包含30 000幅单人色情写真图片的大规模数据集,并对色情部位进行了标注,标注信息可用于自动生成训练数据。结果本文提出的基于躯干的自适应分类算法在收集的大规模数据集上达到了91.7%的识别精度,明显高于传统肤色模型的识别结果,尤其是对于如同泳装模特等皮肤裸露较多或类肤色区域较多的图像,本文方法效果尤为显著。结论文中基于Poselet的躯干检测能够获取与色情信息更相关的信息,因而相比较于传统方法,在较为准确地检测不良图片的同时,有效地降低皮肤裸露较多的正常图像的误检率,达到了实际应用的要求。
- 陈骁金鑫谭晓阳
- 基于级联Adaboost与示例投票的人脸检测被引量：1
- 2015年
- 传统的人脸检测算法在复杂背景、极端光照等非控条件下进行人脸检测的误检率较高。为有效降低误检率,文中提出一种级联Adaboost和示例投票的人脸检测方法。首先采用基于LBP特征的Adaboost算法初步定位人脸可能存在的区域,然后通过人脸示例集建立字典,使用稀疏编码的方法利用示例人脸对这些候选区域进行中心位置投票,根据得票数得到判别结果,排除非人脸区域,最终完成人脸检测。该方法的创新在于将基于字典学习的稀疏编码和基于部件模型的目标检测相结合,级联传统的Adaboost算法,实现非控环境下的人脸检测。在两个数据集上的实验结果表明,该方法在保持较高检测率的同时,有效降低了误检率,且鲁棒性较好。
- 陈骁金鑫
- 关键词：人脸检测LBP特征ADABOOST算法
- 基于感兴趣区域检测的网络不良图片识别研究
- 互联网中色情图片传播泛滥，对其自动识别与过滤越来越重要。在本课题中，主要针对网络上常见的单人色情写真类图片，提出了基于感兴趣区域（Regions of Interest,ROIs）检测的不良图片识别算法。 传统的不良图...
- 陈骁
- 关键词：感兴趣区域肤色模型特征提取支持向量机
