基于高层语义视觉词袋的色情图像过滤模型

针对目前色情图像过滤算法对比基尼图像和类肤色图像误检率过高,且不能有效过滤带有淫秽动作的多人色情图像的缺点,提出一种基于高层语义视觉词袋的色情图像过滤模型。该模型首先通过改进的SURF算法提取色情场景局部特征点,然后融合视觉单词的上下文和空间相关高层语义特征,从而构建色情图像的高层语义词典。实验结果表明,该模型检测带有淫秽动作的多人色情图像准确率可达87.6%,明显高于现有的视觉词袋色情图像过滤算法。