Blocking Adult Images Based on Statistical Skin Detection
Zheng, Huicheng (INT ENIC-Telecom Lille 1 (Villeneuve d'Ascq, França))
Daoudi, Mohamed (Université de Tours. Laboratoire d'Informatique)
Jedynak, Bruno (The Johns Hopkins University. Center for Imaging Science)

Data:	2004
Resum:	This work is aimed at the detection of adult images that appear in Internet. Skin detection is of the paramount importance in the detection of adult images. We build a maximum entropy model for this task. This model, called the First Order Model in this paper, is subject to constraints on the color gradients of neighboring pixels. Parameter estimation as well as optimization cannot be tackled without approximations. With Bethe tree approximation, parameter estimation is eradicated and the Belief Propagation algorithm permits to obtain exact and fast solution for skin probabilities at pixel locations. We show by the Receiver Operating Characteristics (ROC) curves that our skin detection improves the performance in the previous work in the context of skin pixel detecton rate and false positive rate. The output of skin detection is a grayscale skin map with the gray level indicating the belief of skin. We then calculate 9 simple features from this map which form a feature vector. We use the fit ellipses to catch the characteristics of skin distribution. Two fit ellipses are used for each skin map---the fit ellipse of all skin regions and the fit ellipse of the largest skin region. They are called respectively Global Fit Ellipse and Local Fit Ellipse in this paper. A multi-layer perceptron classifier is trained for these features. Plenty of experimental results are presented including photographs and a ROC curve calculated over a test set of 5,084 photographs, which show stimulating performance for such simple features.
Drets:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.
Llengua:	Anglès
Document:	Article ; recerca ; Versió publicada
Matèria:	Maximum Entropy Modeling ; Markov Random Field ; Belief Propagation Algorithm ; Multi-Layer Perceptron ; Skin Detection ; Adult Image Detection ; Model de màxima entropia ; Camp aleatori Markov ; Inferència ; Simplificació ; Xarxes bayesianas ; Enviament de missatges per evidència ; Perceptró multicapa ; Detecció de la pell ; Distribució del color ; Detecció d'imatges ; Modelo de máxima entropía ; Campo aleatorio Markov ; Inferencia ; Simplificación ; Redes bayesianas ; Envío de mensajes por evidencia ; Perceptrón multicapa ; Detección de la piel ; Distribución del color ; Detección de imágenes
Publicat a:	ELCVIA : Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis, V. 4 n. 2 (2004) p. 1-14, ISSN 1577-5097

Adreça original: https://elcvia.cvc.uab.es/article/view/v4-n2-zheng-daoudi
Adreça alternativa: https://raco.cat/index.php/ELCVIA/article/view/31604
DOI: 10.5565/rev/elcvia.78

14 p, 578.8 KB

El registre apareix a les col·leccions:
Articles > Articles publicats > ELCVIA
Articles > Articles de recerca