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一种新的用于Web和移动应用开发的裸体检测算法(CS CP)

在我们目前的web和移动应用开发运行时,裸体图像内容检测是非常重要的。本文提出了一种用于web和移动应用开发的运行时裸体检测方法。我们使用两个参数来检测图像的裸体内容,一个是皮肤像素数另一个是面部区域,基于RGB、HSV颜色空间的肤色模型用于检测图像中的肤色像素,Google vision api用于检测人脸区域。根据皮肤区域和面部区域的百分比,图像是否被识别为裸体。该算法在检测皮肤区域和人脸区域方面取得了成功。该皮肤检测算法能以较低的误报率准确地检测出95%的皮肤,用于web和移动应用的google vision api能在1秒以内准确地检测出99%的人脸。实验分析表明,该算法能准确检测出95%的裸体图像。

原文标题:A Novel Nudity Detection Algorithm for Web and Mobile Application Development

原本:In our current web and mobile application development runtime nude image content detection is very important. This paper presents a runtime nudity detection method for web and mobile application development. We use two parameters to detect the nude content of an image. One is the number of skin pixels another is face region. A skin color model based on RGB, HSV color spaces are used to detect skin pixels in an image. Google vision api is used to detect the face region. By the percentage of skin regions and face regions an image is identified nude or not. The success of this algorithm exists in detecting skin regions and face regions. The skin detection algorithm can detect skin 95% accurately with a low false-positive rate and the google vision api for web and mobile applications can detect face 99% accurately with less than 1 second time. From the experimental analysis, we have seen that the proposed algorithm can detect 95% percent accurately the nudity of an image.

原文作者:Rahat Yeasin Emon

原文地址:https://arxiv.org/abs/2006.01780

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