图像识别在视频监管中的应用

刘怡多（作者单位：国家广播电影电视总局成都监测台）

图像识别在视频监管中的应用

刘怡多
（作者单位：国家广播电影电视总局成都监测台）

摘 要：随着计算机网络技术的不断发展，互联网已成为人们工作和生活中不可分割的一部分。但既有利，也有弊。本文通过图像识别技术针对互联网视频中有害、敏感、色情、暴力等不良信息的监管，对图像识别技术的理念、结构、检测方法、步骤及应用做简要分析，倡导创建健康、安全、清洁的网络环境。

关键词：图像识别；网络；视频监管

随着科学技术的进步，尤其是计算机技术和信息技术的发展，互联网已经深入影响人们生活的方方面面。但也有许多不法之徒利用互联网散播有害、敏感、暴力、色情等不良信息，网络安全问题日益突出。一种行之有效的技术手段——图像识别技术应运而生。图像识别技术产生于上世纪60年代，发展至今已有50多年历史。

1　图像识别概述

图像识别是一个过程，即利用计算机网络技术，对某些事物或某些现象的各项特征信息进行分析与处理，以达到对图像进行辨认、分类和解释的过程。

图像识别是一项非常严谨、复杂的工程，一般要经过五个步骤才能完成。第一步是将收集来的图像信息统一输入计算机图像识别系统。第二步是对图像的预处理，这一步又包括图像分割、图像增强、二值化、细化等四小步，其目的是提取图片中的有效信息，提高图像识别效率。第三步是特征提取，为了更精确地表示图片的特征，将图片信息转化为可读数字信息的形式表示出来。第四步是图像分类，将图片的数字信息分配到不同的数据库中。第五步图像匹配，将测试图像特征与模板图像特征进行对比，从而达到辨认、分类或解释的目的。

2　视频数据结构划分及检测方法

视频数据是由一连串的图像序列组成，按其语义顺序可划分为四个结构层次：帧、镜头、场景和视频。其中帧是图像序列的最小单元，代表每一个单一的图像。镜头则是由一连串的连续帧组成，代表一个小的视频数据。而场景又是由一连串的镜头组成，但不一定是连续的，中间可能会有其他镜头穿插。视频则是按照一定方式连接起来的场景组成一个独立的故事。就像平时我们看的电影一样，无论是正叙、倒叙还是穿插，最后我们所看到的是一个完整的故事。

视频检测方法有许多种，这里只对镜头边界检测和皮肤检测做简要分析。

镜头边界检测主要是针对视频的轮廓、背景颜色及视频精细程度展开的，其中不包含视频语义的转化。视频镜头转换主要包含突变转换和渐变转换两种方式。突变转换指两个镜头之间无时间间隔，视频底层内容直接发生显著变化；渐变转化则是在两个不同镜头之间加入几十帧，中间有了其他镜头的缓冲，使两个镜头之间连贯起来。其目的是通过比较图像之间帧的变化来探寻镜头边界变化规律，是视频数据处理的第一步，也是不良视频检测的基础。

皮肤检测技术是基于人体肤色区域对视频内容检测的一种手段，对于皮肤的计算方法主要包括三种模型，即高斯混合模型、颜色统计模型和色度空间模型。不同的人有不同的皮肤像素，即便是同一个人在不同外界条件反射下的像素也不相同，这是皮肤检测技术的检测基础。通过建立不同条件下的肤色像素数据库，将视频信息与之进行对比，从而找出不良视频并予以剔除。

3　图像识别在视频监管中的应用

随着计算机网络技术的发展，尤其是近些年来互联网、物联网时代的到来，人们的工作与生活都与网络紧紧地相依在一起。但网络在给我们带来便利的同时，也给我们的生活带来困扰，尤其是对青少年产生较大的影响。

音视频识别技术在视频监管里面具体应用的流程为，首先系统通过搜索引擎自动的获得各种各样的视频资源；其次，将获得视频与资料库里面的敏感有害图像进行对比，在系统预选的有害敏感视频上传到人工席位；再次，经过人工确认那些是否非法的视频，对于这些视频上报到指定的机构里面，这个时候也是可以将这些非法视频的敏感部分调到资料库里面作为对比的资料；最后，进行再次的视频收集与下载，进行下一次识别。

图像识别技术是维护网络清洁方式的具体应用。通过图像识别技术，对网络图片、视频进行分析判断，将载有不良信息的图片与视频予以滤除，从而维护网络清洁健康。

在现今技术手段的应用下，图像识别技术还存在一定不足，这也是日后图像识别需要发展与突破的方向。

4　总结

网络中的视频、图像等信息繁多冗杂，要保证一个健康的网络环境不仅需要法律与道德的约束，还必须建立完整、系统的网络监管技术手段，在发现有害、敏感、暴力、色情等不良信息时，能够迅速、准确地识别并剔除。在现今应用的技术手段中，图像识别技术是维护网络安全的有效工具。但在实际应用过程中还存在一定不足，需要人工及其他技术手段加以扶持。

参考文献：

[1]张毓晋.图像处理和分析基础[M].北京:高等教育出版社,2002.

[2]李建华,马小妹.基于方向的动态阈值图像图像二值化方法[J].大连理工大学学报,2002,(5):626-628.

[3]崔屹.图像处理与分析一数学形态学方法及应用[M].北京:科学出版社,2000.