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申请/专利权人：四川大学

摘要：本发明公开了一种基于语义和图像增强的色情视频检测方法，不仅在面对较暗光照、添加噪声和背景复杂的视频中保持较好的检测精度，而且充分考虑了检测效率，降低了检测时延；包括下述步骤：将目标视频输入关键帧抽取模块中，综合使用预采样、图像熵、密度聚类和局部帧差分处理技术，获得关键帧集合；图像增强模块利用光照增强和生成对抗网络技术，分别从抗暗光干扰和抗噪声干扰两方面增强关键帧集合中的关键帧，得到经过去噪处理的关键帧；采用YOLOv5目标检测网络构建的语义增强模块定位经过去噪处理的关键帧中人体目标；使用MobileNetV3图像分类网络构建的色情检测模块，在引入特征融合与注意力机制的情况下进行色情视频和正常视频的分类。

主权项：1.一种基于语义和图像增强的色情视频检测方法，其特征在于：包括下述步骤：1）将目标视频输入关键帧抽取模块中，综合使用预采样、图像熵、密度聚类和局部帧差分处理技术，逐步减少冗余，获得了紧凑浓缩且具有代表性的关键帧集合；包括下述具体步骤：1.1）输入的目标视频首先被转换为视频帧集合，通过预采样从视频帧集合选择帧，形成候选关键帧集合；1.2）通过计算候选关键帧集合中的视频帧的图像熵，并分析时间-信息量曲线，挑选出曲线上的极大值点和极小值点对应的视频帧，得到信息帧集合；1.3）对信息帧集合中的视频帧计算邻域密度和相对距离，完成密度聚类，从中选取固定比例的视频帧，构建代表帧集合；1.4）计算代表帧集合中图像的局部差分值，将差分值与阈值比较，移除小于阈值的视频帧，得到关键帧集合；2）经步骤1）后，图像增强模块利用光照增强和生成对抗网络技术，分别从抗暗光干扰和抗噪声干扰两方面增强关键帧集合中的关键帧，得到经过去噪处理的关键帧；包括下述具体步骤：2.1）通过逐通道输入关键帧集合中关键帧到图像增强模块的深度曲线估计网络，并利用深度神经网络来拟合图像光照增强所需参数的映射关系，以获得不同通道不同阶段的光照增强曲线；2.2）利用步骤2.1）中获得的光照增强曲线，通过深度曲线估计网络逐通道逐阶段地对关键帧集合中的关键帧进行光照增强操作，生成经过光照增强后的关键帧；2.3）采用生成对抗网络技术构建基于生成对抗网络的压缩-重建网络；2.4）将经过光照增强后的关键帧输入到压缩-重建网络，去除图像噪声并获取生成器的输出，从而获得经过去噪处理的关键帧；3）采用基于YOLOv5目标检测网络构建的语义增强模块定位经过去噪处理的关键帧中的人体目标，并根据YOLOv5目标检测网络输出的人体位置坐标信息，裁剪得到关键帧中包含人体的矩形区域；包括下述具体步骤：3.1）使用Letterbox技术，将经过去噪处理的关键帧裁剪到固定尺寸，并在原始图像的宽高比例与目标尺寸不一致时，通过填充边框来确保图像的原始纵横比不变；3.2）通过YOLOv5目标检测网络，对步骤3.1）所得的关键帧进行人体检测，生成每个检测到的人体区域的置信度分数和位置坐标信息；3.3）经步骤3.2）后，对于置信度小于阈值的关键帧，判定为正常关键帧；对于置信度大于阈值的关键帧，根据输出的人体位置坐标信息，裁剪出包含人体的矩形区域，并将其再次裁剪至固定大小；4）使用MobileNetV3图像分类网络构建的色情检测模块，在引入特征融合与注意力机制的情况下进行色情视频和正常视频的分类。

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百度查询： 四川大学 一种基于语义和图像增强的色情视频检测方法