基于人体关键点的色情信息检测

摘要

传统的色情检测在色情图像领域取得了较高的准确率,但对于视频中未出现肤色裸露但含有性暗示动作的色情信息检测难以实现。为解决这个问题提出一种基于人体关键点的色情信息检测框架。首先采用人体姿态估计算法获取人体关键点,然后利用可变形卷积、肢体2D矢量场进行身体部位定位和关联程度分析,形成关键点序列、提取人体轮廓,最后通过RNN对二种附加的时空姿势特征以及人体关键点轨迹叠加融合,完成视频中色情信息的检测。实验结果表明,该方法在Pornography-2k数据集上达到81.7%的准确率,能有效地检测视频中并未出现大面积肤色裸露却含有性暗示动作的色情信息。