Java版色情图像过滤入门示例及源码-0.1.0 (模拟绿坝过滤机制)
文件下载地址(源码在jar中):http://code.google.com/p/greenvm/downloads/list
这些天来,笔者对于[绿坝]的赞美犹如滔滔江水连绵不绝,又似黄河决口,一发不可收拾。(具体可参考此文:http://blog.csdn.net/cping1982/archive/2009/06/11/4261449.aspx )
“心之所慕,情之所仰”,不由得令笔者也开始研究起[图像过滤]的“先进”技术来,于是今天下午花了些许时间,也“先进”了一吧,做了个Java版的图像过滤实现。当然,出于Java性能的考虑,笔者这里没有做图像拦截,而是使用了图像遮挡的手段来达到拦截的目的。顺便也告诉网友,究竟图像的什么部位,可能会在[绿坝]中[犯禁](我用的[史莱姆]覆盖……)。
PS:在正式开篇之前,为了体现本文所应用技术的先进性,我也学习号称全国领先的绿坝重重的加上一笔 [本代码可以过滤图片中的不良信息,但不保证不良信息能完全被过滤,也不保证被过滤的信息完全是不良信息 ]
实际上,根据网络上流传的[金惠谈判响应书]中所涉及到的资料,我们都知道绿坝对于人物图像采取了很简单——不,应该说是外行看上去很复杂的肤色验证手段,也就是提取出可归纳为人肉色的图像区域转化为黑白图(明白为什么验证不了黑人了吗?),再通过黑白图运算肉色范围最终判定是否过滤图形的古老——被先进性使用的古老技术。
笔者将其具体实现过程简化如下(具体请下载参看笔者提供的源码):
/** * 以指定图片掩盖目标图片中大块肉色 * * @param srcImage * @param deckImage * @return */ public static Image getFleshKeepOut(BufferedImage srcImage, BufferedImage deckImage) { // 获得肌肤反色的人物图像 BufferedImage nowImage = FleshDetector.getFleshBinaryImage(srcImage); // 汲取图像中白色部分(即处理获得的肌肤反色图中的白色区域,5为有效范围匹配范围) BufferedImage nowImage1 = Alteration.dilate(nowImage,5); // 取得适当的遮盖点 PallDetection detect = FleshDetector.detectWhite(nowImage1); // 获得“和谐”后目标图 return FleshEffector.drawImage(srcImage, detect, deckImage); }
事实上,通过肤色检测只不过是最初直方图(取人体结构判定人类图像)的一个简化,固有的问题还是没有解决,比如很多风景图片也有大块的类肤色区域,况且还有肤色高光部分导致的漏判,还有大块人脸等。通过一个人脸检测器来过滤大块的人脸区域于是成了标配。引入更多的图像特征,比如纹理等,也可以过滤掉一些误判的风景图像。
具体的请下源码吧,这个东西虽然不难,但是用笔写的话与以前写[AI]时一样,同属论文素材之一……
比如以下运行截图,就如[绿坝]一样,将[主席]给[色情]掉了(天地良心啊,我最初设置的肉色范围真的不会误判[主席],为了配合网上的[绿坝]实验结果才后改的取值范围……):
而网上盛传的机器猫图,因为完全不符合[肉色]的范围,则平安无事。
我验证了一下,果然加菲过不了这关,而且是这图中的很多部分……
小马哥[玉照]一样不行……
这个,我觉得吧,过滤后似乎更黄更暴力了|||,果然还是学[绿坝]直接阻止访问的好……
文件下载地址(源码在jar中):http://code.google.com/p/greenvm/downloads/list
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