[发明专利]一种网络直播平台不良图像检测方法

权利要求书

1.一种网络直播平台不良图像检测方法，其特征在于：通过以下步骤实现，

第一步，设置要监控的直播间地址、直播视频的格式、帧速率、提取图像帧的时间间隔和预警上线T；

第二步，在MapReduce过程中实现直播间图像提取；

第三步，利用混合高斯模型YC_bC_r空间进行肤色检测；

第四步，人脸检测；

第五步，图像判定。

2.根据权利要求1所述的网络直播平台不良图像检测方法，其特征在于：第二步中直播间图像提取，包括Map阶段和Reduce阶段；具体在Map阶段接收图像视频数据，将视频分析任务划分成多个子任务，这些子任务被送进不同的计算机进行并行处理；在Reduce阶段每一个Map阶段子任务的计算结果被组合成最终的输出结果，从而得到整个问题的解。

3.根据权利要求2所述的网络直播平台不良图像检测方法，其特征在于：第三步中的肤色检测，首先建立混合高斯模型，选择500张不同年龄、性别和光照下的图片作为训练样本，手动分割出这些图片的肤色区域，将切分出来的肤色图像从RGB色彩空间转到YC_bC_r色彩空间，得到肤色区域的训练数据，统计肤色在C_bC_r空间中的概率，计算C_bC_r的均值和协方差，得到用于分割肤色的混合高斯模型；分布式文件系统HDFS在接收到Map阶段传输的提取图像数据后，把颜色空间转化到YC_bC_r色彩空间中，获得各像素点的C_bC_r值，计算每个像素点的C_bC_r值在混合高斯模型中的概率值，将概率值大于训练数据统计阈值的像素点标记为肤色点，并将所有肤色点构成的区域作为图像的肤色区域，然后保留肤色区域，擦除非肤色区域，再对肤色区域进行形态学处理填充小的不连通区域、滤除噪声点，并计算出肤色区域的总面积、肤色区域的块数和每一块的面积，作为判断的相关依据。

4.根据权利要求3所述的网络直播平台不良图像检测方法，其特征在于：第四步中所述的人脸检测，具体是采用Bootstrap算法，从三个视角分别训练人脸检测器，通过三个人脸检测器的集成实现多视角人脸的检测。

5.根据权利要求4所述的网络直播平台不良图像检测方法，其特征在于：第五步中的图像判定是，Reduce阶段收集Map阶段的输出结果，输入是一个＜Key-Value＞键值对，键对应的是<房间id，图像帧id>，值对应的是检测结果<Result>，检测结果<Result>是有一个布尔值0和1，0表示图像正常，1表示不正常，当不正常图像累加达到预警上线T时，判定为直播间有不良直播行为，输出直播间检测结果对应的键值对<房间id,Result>。

6.根据权利要求5所述的网络直播平台不良图像检测方法，其特征在于：第五步中的图像判定具体过程是，(1)对于检测到的人脸，记其高度为h₁，对于与人脸相连通的肤色区域M，记其除去人脸区域后的高度为h₂，根据人体的站七坐五蹲三半构成比例,如果h₂≤h₁，则可判定图像中不含不良信息；(2)对于与人脸相连通的肤色区域M，记其除去人脸区域后的宽度为W，根据人体的站七坐五蹲三半构成比例及男女肩宽与人脸高度比例关系判断图像中男女性别以及图像中是否含有不良信息，如果1.5h₁＜w≤2h₁±ε,其中0≤ε＜＜h₁为弹性参数，则可判定检测图像中含有男性图像，比较h₁与h₂,如果h₂＜2.5h₁，则图像中男性图像为男性头像或男性上半身裸露图像；如果w＝1.5h₁±ε，加入预警肤色区域N来判断性别及是否含有不良信息；如果在肤色区域M两侧检测到预警肤色区域N，且近似呈对称分布，则可预测N为男性上肢肤色区域，从而可判定图像中含男性图像，如果在肤色区域M两侧没有检测到近似呈对称分布的预警肤色区域N，则可判定图像中含女性，比较h₁与h₂，如果h₂＜h₁，则可判定图像中女性图像为女性头像，不含不良信息，反之则，含不良信息；(3)当w＜1.5h₁，判定为不含不良信息。