Java版色情映像過濾入門樣本及源碼-0.1.0 （類比綠壩過濾機制）

檔案（源碼在jar中）：http://code.google.com/p/greenvm/downloads/list

 

這些天來，筆者對於[綠壩]的讚美猶如滔滔江水連綿不絕，又似黃河決口，一發不可收拾。（具體可參考此文：http://blog.csdn.net/cping1982/archive/2009/06/11/4261449.aspx
）

 

“心之所慕，情之所仰”，不由得令筆者也開始研究起[映像過濾]的“先進”技術來，於是今天下午花了些許時間，也“先進”了一吧，做了個Java版的映像過濾實現。當然，出於Java效能的考慮，筆者這裡沒有做映像攔截，而是使用了映像遮擋的手段來達到攔截的目的。順便也告訴網友，究竟映像的什麼部位，可能會在[綠壩]中[犯禁]（我用的[史萊姆]覆蓋……）。

PS：在正式開篇之前，為了體現本文所應用技術的先進性，我也學習號稱全國領先的綠壩重重的加上一筆
[本代碼可以過濾圖片中的不良資訊，但不保證不良資訊能完全被過濾，也不保證被過濾的資訊完全是不良資訊

]

 

實際上，根據網路上流傳的[金惠談判響應書]中所涉及到的資料，我們都知道綠壩對於人物映像採取了很簡單——不，應該說是外行看上去很複雜的膚色驗證手段，也就是提取出可歸納為人肉色的映像地區轉化為黑白圖（明白為什麼驗證不了黑人了嗎？），再通過黑白圖運算肉色範圍最終判定是否過濾圖形的古老——被先進性使用的古老技術。

 

筆者將其具體實現過程簡化如下（具體請下載參看筆者提供的源碼）：

 

/**<br /> * 以指定圖片掩蓋靶心圖表片中大塊肉色<br /> *<br /> * @param srcImage<br /> * @param deckImage<br /> * @return<br /> */<br />public static Image getFleshKeepOut(BufferedImage srcImage,<br />BufferedImage deckImage) {<br />// 獲得肌膚反色的人物映像<br />BufferedImage nowImage = FleshDetector.getFleshBinaryImage(srcImage);<br />// 汲取映像中白色部分（即處理獲得的肌膚反色圖中的白色地區，5為有效範圍匹配範圍）<br />BufferedImage nowImage1 = Alteration.dilate(nowImage,5);<br />// 取得適當的遮蓋點<br />PallDetection detect = FleshDetector.detectWhite(nowImage1);<br />// 獲得“和諧”後靶心圖表<br />return FleshEffector.drawImage(srcImage, detect, deckImage);<br />}

 

事實上，通過膚色檢測只不過是最初長條圖（取人體結構判定人類映像）的一個簡化，固有的問題還是沒有解決，比如很多風景圖片也有大塊的類膚色地區，況且還有膚色高光部分導致的漏判，還有大塊人臉等。通過一個臉部偵測器來過濾大塊的人臉地區於是成了標配。引入更多的映像特徵，比如紋理等，也可以過濾掉一些誤判的風景映像。

 

具體的請下源碼吧，這個東西雖然不難，但是用筆寫的話與以前寫[AI]時一樣，同屬論文素材之一……

比如以下運行，就如[綠壩]一樣，將[主席]給[色情]掉了（天地良心啊，我最初設定的肉色範圍真的不會誤判[主席]，為了配合網上的[綠壩]實驗結果才後改的取值範圍……）：

 

 

而網上盛傳的機器貓圖，因為完全不符合[肉色]的範圍，則平安無事。

 

我驗證了一下，果然加菲過不了這關，而且是這圖中的很多部分……

 

 

小馬哥[玉照]一樣不行……

 

 

這個，我覺得吧，過濾後似乎更黃更暴力了|||，果然還是學[綠壩]直接阻止訪問的好……

 

 

 

檔案（源碼在jar中）：http://code.google.com/p/greenvm/downloads/list