[发明专利]一种网络直播平台不良图像检测方法

说明书

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于MapReduce分布式模型的网络直播平台不良图像检测方法，适用于行业监管部门、网络直播平台企业对网络主播不良行为的检测。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。检测更加简单，效率更高。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于MapReduce分布式模型的网络直播平台不良图像检测方法，适用于行业监管部门、网络直播平台企业对网络主播的不良行为的检测。

背景技术

近两年，网络直播平台是越来越火，各种各样的网络直播平台不断冒出。截至2016年，我国网络直播平台已经超过300多家，网络直播用户规模已达3.44亿，占网民总量的47.1％。网络主播成为一种新型职业，通常只需要一张身份证、一个摄像头，每个人就能变身为网络主播，让网络世界成为无边无际的个人“秀场”。一份网络流传的“某直播平台金牌主播价目表”显示，该平台“身价”最高的主播签约价已达到一月200万，相当于2400万一年。在高额收入的诱惑下，不少网络主播为了提高关注度，想方设法变花样地进行直播，有直播玩游戏的，有直播探险的，甚至还有直播吃饭睡觉的。由于准入门槛低，直播素材五花八门，网络直播平台的种种乱象也不断出现。2016年7月，文化部印发了《关于加强网络表演管理工作的通知》，对网络文化经营单位利用信息网络传播现场文艺表演、网络游戏等文化产品技法展示或解说的行为进行规范。同时，文化部部署对斗鱼、虎牙直播、YY、熊猫TV、六间房、9158等网络直播平台进行查处，要各网络主播平台进行全面清理整顿，对涉及违法、违规的立即整改。然而，由于网络直播规模庞大，人工审核成本非常高，一般大型直播平台每日高峰时间会有3000－4000千个直播“房间”同时在线，用户数可达两三百万人次，如果全部用人工对4000路视频同时进行审核，为了保证“无漏网之鱼”，至少需要上百人同时工作，并且每位工作人员需要配备1-2台监控设备，企业需要投入大量的人力、物力和财力进行监管，运营成本压力增加。因此，采用机器识别的方法对不良的直播视频进行识别，成为网络直播监管的一个重要研究方向。

云计算是Dean J和Sanjay Ghemawat 2004年提出的，它将商业逻辑从复杂的计算过程中抽象了出来，提供一系列简单的、强大的接口，通过这些接口实现并行计算和分布式执行。他它主要涉及的技术有MapReduce分布式计算模型和Hadoop分布式文件系统。

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念Map(映射)和Reduce(归约)，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。当前的软件算法实现是指定一个Map(映射)函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce(归约)函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodityhardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。HDFS是一个主从结构，一个HDFS集群是由一个名字节点，它是一个管理文件命名空间和调节客户端访问文件的主服务器，当然还有一些数据节点，通常是一个节点一个机器，它来管理对应节点的存储。HDFS对外开放文件命名空间并允许用户数据以文件形式存储。

发明内容

本发明提供了一种基于MapReduce分布式模型的网络直播平台不良图像检测方法。

具体技术方案是，所述网络直播平台不良图像检测方法，通过以下步骤实现，