[发明专利]数字视频不良内容的分类方法和系统有效
申请号: | 201110195882.8 | 申请日: | 2011-07-13 |
公开(公告)号: | CN102236796A | 公开(公告)日: | 2011-11-09 |
发明(设计)人: | 谭文伟 | 申请(专利权)人: | TCL集团股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 深圳市君胜知识产权代理事务所 44268 | 代理人: | 王永文;杨宏 |
地址: | 516001 广东省惠州市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 数字视频 不良 内容 分类 方法 系统 | ||
1.一种数字视频不良内容的分类方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
建模步骤,建立血色模型和肤色模型;
检测分类步骤,对视频图像进行不良视频特征检测,并对所述不良视频特征进行分类;所述不良视频特征检测包括运动检测、字符检测、敏感部位检测、肤色像素检测以及血色像素检测;
决策步骤,根据所述检测分类步骤的检测分类结果综合判定所述视频图像的限制级别。
2.根据权利要求1所述的数字视频不良内容的分类方法,其特征在于,所述检测分类步骤中,对视频图像进行肤色像素检测和血色像素检测分类包括:
采用所述血色模型和所述肤色模型检测视频图像中的肤色像素和血色像素;
检测视频图像中人体区域像素和人头区域像素;
统计全局肤色像素与图像像素的比例、肤色像素和人体区域像素的比例、全局血色像素与图像像素的比例,以及人头区域像素与肤色像素的比例;
根据预先设定的分类方法获取所述全局肤色像素与图像像素的比例、肤色像素和人体区域像素的比例、全局血色像素与图像像素的比例以及人头区域像素与肤色像素的比例的等级分类信息。
3.根据权利要求1所述的数字视频不良内容的分类方法,其特征在于,所述检测分类步骤中,对视频图像进行运动检测分类包括:
获取视频图像中的运动特征;
将所述运动特征与不良视频运动特征库存放的视频动作进行比对,并找出最接近的动作类型,获取所述动作类型的等级分类信息。
4.根据权利要求1所述的数字视频不良内容的分类方法,其特征在于,所述检测分类步骤中,对视频图像进行字符检测分类包括:
获取视频图像中的字符特征;
将所述字符特征与不良视频字符特征库存放的视频字符进行比对,并找出最接近的字符类型,获取所述字符类型的等级分类信息。
5.根据权利要求1所述的数字视频不良内容的分类方法,其特征在于,所述检测分类步骤中,对视频图像进行敏感部位检测分类包括:
获取视频图像中的敏感部位特征;
将所述敏感部位特征与不良视频敏感部位特征库存放的视频敏感部位进行比对,并找出最接近的敏感部位类型,获取所述敏感部位类型的等级分类信息。
6.一种数字视频不良内容的分类系统,其特征在于,包括:
建模单元,建立血色模型和肤色模型;
检测分类单元,对视频图像进行不良视频特征检测,并对所述不良视频特征进行分类,所述不良视频特征检测包括运动检测、字符检测、敏感部位检测、肤色像素检测以及血色像素检测;
决策单元,根据所述检测分类单元的检测分类结果综合判定所述视频图像的限制级别。
7.根据权利要求6所述的数字视频不良内容的分类系统,其特征在于,所述检测分类单元中,对视频图像进行肤色像素检测和血色像素检测分类包括:
采用所述血色模型和所述肤色模型检测视频图像中的肤色像素和血色像素;
检测视频图像中人体区域像素和人头区域像素;
统计全局肤色像素与图像像素的比例、肤色像素和人体区域像素的比例、全局血色像素与图像像素的比例以及人头区域像素与肤色像素的比例;
根据预先设定的分类方法获取所述全局肤色像素与图像像素的比例、肤色像素和人体区域像素的比例、全局血色像素与图像像素的比例以及人头区域像素与肤色像素的比例的等级分类信息。
8.根据权利要求6所述的数字视频不良内容的分类系统,其特征在于,所述检测分类单元中,对视频图像进行运动检测分类包括:获取视频图像中的运动特征,将所述运动特征与不良视频运动特征库存放的视频动作进行比对,并找出最接近的动作类型,获取所述动作类型的等级分类信息。
9.根据权利要求6所述的数字视频不良内容的分类系统,其特征在于,所述检测分类单元中,对视频图像进行字符检测分类包括:获取视频图像中的字符特征,将所述字符特征与不良视频字符特征库存放的视频字符进行比对,并找出最接近的字符类型,获取所述字符类型的等级分类信息。
10.根据权利要求6所述的数字视频不良内容的分类系统,其特征在于,所述检测分类单元中,对视频图像进行敏感部位检测分类包括:获取视频图像中的敏感部位特征,将所述敏感部位特征与不良视频敏感部位特征库存放的视频敏感部位进行比对,并找出最接近的敏感部位类型,获取所述敏感部位类型的等级分类信息。
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