动态图像过滤器的设计与实现

信息工程大学硕士学位论文 3.4.1预处理 ............................................................................................................ 28 3.4.2独立特征提取 ................................................................................................ 29 3.4.3 基于FastICA的人脸检测 ........................................................................... 29

第四章 敏感图像特征提取 ................................................................................................ 32

4.1 基于掩码的敏感图像特征提取 ............................................................................. 32

4.1.1引言 ................................................................................................................ 32 4.1.2 皮肤暴露度特征 ........................................................................................... 32 4.1.3 肤色面积百分比及区域百分比的提取 ....................................................... 33 4.1.4 皮肤连通区域特征提取 ............................................................................... 33 4.2目标区域的敏感图像相关特征提取 ...................................................................... 35

4.2.1 引言 ............................................................................................................... 35 4.2.2多分辨率分析的目标区域分割算法 ............................................................ 37 4.2.3算法流程图 .................................................................................................... 39 4.3 基于支持向量机（Support Vector Machines, SVMs）的分类器 ........................ 40

4.3.1支持向量机简介 ............................................................................................ 40 4.3.2最优分界面 .................................................................................................... 40 4.3.3 基于SVMs的分类算法思想....................................................................... 42

第五章 IE 浏览器及其助手对象 ........................................................................................ 44

5.1 浏览器概述 ............................................................................................................. 44

5.1.1 浏览器的体系结构 ....................................................................................... 44 5.1.2 IE的事件 ....................................................................................................... 45 5.2定制浏览器 .............................................................................................................. 47

5.2.1 集成浏览器介绍 ........................................................................................... 47 5.2.2 浏览器自定义架构 ....................................................................................... 48 5.2.3工作过程 ........................................................................................................ 48 5.2.4 控制导航,下载和执行 .................................................................................. 49 5.3 往 IE 工具条添加按钮 ......................................................................................... 50

5.3.1 基本原理 ....................................................................................................... 50 5.3.2 实现步骤 ....................................................................................................... 50 5.4 IE 浏览器助手对象 (BHO-Browser Helper Object)............................................. 51

5.4.1浏览器助手对象的概念 ................................................................................ 51 5.4.2助手对象的生命周期 .................................................................................... 53 5.4.3 IObjectWithSite 接口 .................................................................................... 54 5.4.4创建BHO ...................................................................................................... 54

第六章 敏感图像过滤器的实现 .......................................................................................... 62

6.1 引言 ......................................................................................................................... 62

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信息工程大学硕士学位论文 6.2 过滤器的结构模型................................................................................................. 62

6.2.1过滤器的体系结构........................................................................................ 62 6.2.2 过滤器的工作流程....................................................................................... 62 6.3 网页图像过滤器的设计与实现............................................................................. 63

6.3.1 DocumentComplet事件判断 ..................................................................... 63 6.3.2 图像过滤器的实现....................................................................................... 64 6.3.3过滤器的注册................................................................................................ 67

第七章 结束语 ...................................................................................................................... 68

7.1本文总结.................................................................................................................. 68 7.2下一步工作.............................................................................................................. 68 致谢 .......................................................................................................................................... 70 参考文献 .................................................................................................................................. 71 附录A：攻读硕士学位期间发表的论文和科研工作 .......................................................... 74

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信息工程大学硕士学位论文 摘 要

随着计算机数据处理能力的提高和多媒体压缩编码技术的进步，网络上的各类资源日益丰富，人们不仅可以从网上阅读文本信息，而且可以浏览大量图形、图像、视频、音频等多媒体信息。互联网成为我们获取知识和信息的必不可少的来源。随着互联网上的内容越来越丰富，色情、暴力、反动等信息也乘机泛滥。这些网站不仅影响我们正常使用互联网，更会对青少年造成难以估量的不良影响。目前，很多网络发达的国家都在设法净化网络环境，利用过滤软件将色情、暴力等不良信息过滤，使我们能更畅快地遨游于互联网之中。

一些预防网络色情的软件相继被推出。这些软件包中的算法大都采用基于 IP 地址的过滤和基于网页中文本内容的判断，具有明显的滞后性，准确性不高。只有针对图像内容的分析与理解才能从根本上解决目前网络安全技术对图像信息过滤与监控能力不足的问题。目前一些国内外学者对基于内容的图像过滤技术进行了大量研究，并取得了初步成果，但很多问题还没有得到解决。

本文在总结及分析了前人的技术及经验的基础上，设计出一种基于浏览器的动态图像过滤器，试图在分析与理解图像内容的基础上有效阻止色情信息的传播，并取得了一定的成功。本文采用的技术包括：皮肤检测、人脸检测、目标区域分割、敏感图像特征提取、分类器设计及过滤器在浏览器上的实现等。

在皮肤检测阶段，在总结前人工作的基础上，采用了一种有效的肤色检测模型，并在此基础上利用简单统计纹理特征进行皮肤检测。实验表明，此方法无论在效果上还是时间上都比其它方法要好。图像经过纹理模块处理后，得到皮肤掩码图像。在人脸检测阶段，在对常用的人脸检测方法研究后，对经过肤色模型和纹理模型处理后得到的掩码图像，采用Aapo Hyarinen和Erkki Oja 提出的独立分量分析方法，进行独立特征提取和基于FastICA算法的人脸检测，验证初定肤色区域是否存在人脸，以进一步确定非人脸裸露肌肤区域。在分类过滤阶段，采用基于统计的支持向量机分类方法，支持向量机在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题时具有许多特有的优势，将其应用到敏感图像过滤系统中，进行敏感和非敏感图像的分类。

在以上算法的基础上，利用 BHO技术，设计了基于IE浏览器的敏感图像过滤器，实现了网页上敏感图片的过滤。BHO可以在浏览器的地址空间内引入处理代码，根据分类器

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信息工程大学硕士学位论文 的判断（敏感图像或正常图像），决定对网页中图像的处理。BHO 是用户启动新的 Internet Explorer 实例时，Internet Explorer 自动生成的 COM对象，使用 BHO 可以挂接浏览器来控制对站点的访问或动态地修改 Web 网页的内容。

关键词：图像过滤，皮肤检测，人脸检测，独立分量分析，支持向量基，浏览器助手对象

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