基于隐含主题分析的不良图像检测方法

摘要

本发明公开了一种基于隐含主题分析的不良图像检测方法，主要解决现有的不良信息检测方法不考虑图像的语义信息，导致正常图像误判的问题。其方案是：采用双混合高斯模型来提取图像的皮肤区域；通过词袋模型生成肤色区域中所包含显著特征的码本库，用词频-逆鉴别性文档频率法将每幅训练图像表示成一组有权重的单词共现向量；所有共现向量组成一个共现矩阵，对共现矩阵进行LDA建模，得到图像的主题；将训练图像的混合主题输入BP神经网络，进行不良图像分类器的训练；得到待测图像的主题并输入到不良图像分类器，判断其是否为不良图像，完成不良图像检测。实验表明，本发明能更好的分辨出不良图像和正常图像，可用于过滤图像中的色情信息。