【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像检测领域，特别涉及一种。
技术介绍
随着互联网和计算机多媒体技术日新月异的发展，数字视频特别是网络视频的应 用已经家喻户晓。在人们自由访问各种网络数据的同时，大量不良信息的干扰已经日益成 为互联网的一大公害。特别是网络色情视频信息的泛滥，已经不仅仅是互联网的问题，甚至 日益成为一个全球性的社会问题。由于这些不良信息的存在，色情检测技术对于实现和谐、 健康的互联网环境具有重要意义。 当前对网络色情信息检测的主要手段主要有三种1、通过文本信息分析寻找敏感 关键词；2、简单的肤色检测模型；3、图像视觉特征训练的单一 SVM模型。上述三种方法都存 在各自的缺陷。第一种方法仅仅通过文本信息来做色情信息检测，在实际使用中具有较高 的误判率，一些包含有关键词的正常网页往往容易被屏蔽掉；而且当色情内容以非文本方 式出现时，如图片或者视频，此类方法就变得无能为力。第二种方法仅仅通过肤色特征检测 色情信息，这种方法的误检率高，容易将具有类似肤色的非色情图像误识为色情图像，如包 含有黄色的门和墙壁的图像很容易被误检为色情图像。第三种方法中所采用的单一 SVM模 型由...
【技术保护点】
一种色情检测模型建立方法，包括：步骤１）、从带有标注信息的样本音视频对象中提取视频特征和音频特征；步骤２）、根据所述标注信息，为所述样本音视频对象中的各类音频特征、视频特征分别训练模型，然后利用基于排序的加权平均融合方法计算所述模型间的融合参数；其中，所述的基于排序的加权平均融合方法遍历参数ｏｒｎｅｓｓ的取值区间，为所述参数ｏｒｎｅｓｓ的各个取值计算相应的融合参数，然后利用所述样本音视频对象计算各个融合参数的效果，选取效果最好的融合参数作为模型间的融合参数。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：谢呈，刘毅志，唐胜，张勇东，李锦涛，
申请(专利权)人：中国科学院计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]
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