基于直觉模糊——神经网络的色情图像识别算法

资 源 简 介

基于直觉模糊——神经网络的色情图像识别算法

详 情 说 明

色情图像识别一直是计算机视觉领域的重要研究方向。传统的识别方法往往依赖明确的特征阈值划分，但实际场景中存在大量模糊边界情况。本文将介绍一种结合直觉模糊理论与神经网络的创新识别算法。

直觉模糊理论为解决图像内容判断的不确定性提供了新思路。该理论扩展了经典模糊集概念，通过引入犹豫度参数，能够更精细地描述"难以确定是否属于色情内容"的中间状态。在特征提取阶段，算法会计算每个图像区块的隶属度、非隶属度和犹豫度三个维度指标。

神经网络部分采用深度卷积网络架构，但创新性地将直觉模糊参数作为额外的输入通道。网络不仅学习常规的视觉特征（如肤色比例、纹理模式等），同时学习如何解释模糊逻辑参数。这种双路径设计使模型既能把握明确特征，又能处理边界模糊的情况。

训练过程中采用改进的损失函数，将传统分类损失与模糊度量损失相结合。当遇到训练样本中存在争议的标注时（如某些艺术人体图像），模型会基于模糊参数自动调整学习权重，避免对这类样本的过度拟合。

实验表明，相比传统方法，该算法在保持高召回率的同时，显著降低了误报率，特别在处理"软色情"或艺术类图像时表现出更好的区分能力。系统最终会输出确定度评分，而非简单的二元判断，为后续人工审核提供更丰富的决策依据。

这种融合方法为存在语义模糊的图像识别任务提供了新范式，其核心思想也可以扩展到其他需要处理不确定性的视觉分类场景。