关于色情图像检测的一些有趣知识和资源

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在90年代人们开始研究这一问题的时候，自然而然地会想到通过检测图像上人的相对位置和动作来获取图像的语义信息。但是，考虑到写Google那篇 文章的H.A.Rowley在98年才做出一个实用的人脸检测器，行人的检测到2004年后才有一些可以见人的结果，在当时要作出和Natal一样的动作 检测器真是太难了。
因此，90年代更有效的方法就是用颜色直方图来训练分类器，得到一些在实际生活中比乱猜好不了多少的结果。
通过肤色检测只不过是直方图的一个简化，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。根据提供给官方的谈判响应书说明，这家企业的色情图像过滤无非也是用了这样一些在2000年后成为标配的方法，可能还有一些形态学上进行处理的方法，加一起做出来的罢了。
另，很多人说国内的那款软件没有OpenCV的版权**。其实，OpenCV的协议已经很宽松了，只需要含有版权**就可，实在是很让人费解。
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