比阈值，这样会将该待检测视频A误判为敏感视频，即由于肤色检测的误检造成肤色占比过高会直接导致将该待检测视频A判定为敏感视频，而本实施例中待检测视频A的肤色点特征信息包括各关键帧的肤色点占比和连续多个关键帧的肤色点占比变化幅度，本实施例在判定待检测视频是否为敏感视频的时候，不仅考虑了所述肤色点占比，还考虑了连续多个关键帧的肤色点占比变化幅度，很容易看出虽然上述待检测视频A的第N帧关键帧的肤色点占比68.9%和上述待检测视频A的第N+1帧关键帧的肤色点占比68.5 %都大于本实施例中设定的占比阈值60 %，但是上述待检测视频A的第N帧关键帧到第N+1帧关键帧的肤色点占比的变化幅度为仅为0.4%，远远未达到本实施例中设定的幅度阈值设置5%，因此可以判断该待检测视频A为非敏感视频，因此本实施例在判定待检测视频是否为敏感视频的时候，综合考虑待检测视频的各关键帧的肤色点占比和连续多个关键帧的肤色点占比变化幅度，可以避免由于肤色检测的误检所造成的对待检测视频的误判，相应提高了敏感视频检测的准确度。
[0093]下面结合图7?图10对本实施例进行说明，其中图7是待检测视频B的第M帧关键帧的示意图，图7中一女孩穿着衣服坐在黑色的座椅上。图8是待检测视频B的第M帧关键帧对应的肤色检测图，也即图7对应的肤色检测图，由于图7中女孩裸露的肤色较多，自然图8中检测到的肤色点也较多。图9是待检测视频B的第M+1帧关键帧的示意图，图9与图7相比，图7中原衣服部分在图9中已经是肤色。图10是待检测视频B的第M+1帧关键帧对应的肤色检测图，即图9对应的肤色检测图。通过计算得到待检测视频B如图7所示的第M帧关键帧的肤色占比为75 %，具体的肤色检测过程以及肤色占比的计算过程参见上述步骤206和步骤207中的相关描述。同样通过计算得到上述待检测视频B如图7所示的第M+1帧肤色占比为88%，很容易得出所述待检测视频B从第M帧关键帧到第M+1帧关键帧的肤色占比的变化幅度为13%。可知第M帧和第M+1帧两个关键帧肤色占比较高且变化幅度较大，显然上述待检测视频B的第M帧关键帧和第M+1帧关键帧的肤色点占比都大于本实施例中设定的占比阈值60%，并且上述第M帧到第M+1帧的肤色点占比的变化幅度为13%也超过了本实施例中设定的幅度阈值设置5%，因此可以判断该待检测视频为敏感视频。
[0094]本实施例相较于实施例一来讲，在至少两个颜色空间对所述各关键帧的人体跟踪区域进行肤色检测之前，还包括:计算所述各关键帧的人体跟踪区域与所述人体目标区域的相似度；判断所述相似度是否小于预设的相似阈值；当所述相似度小于所述相似阈值时，返回所述对任意两个连续关键帧进行帧差，根据帧差结果获取人体目标区域的步骤；当所述相似度大于等于所述相似阈值时，执行所述在至少两个颜色空间对所述各关键帧的人体跟踪区域进行肤色检测以确定所述各关键帧的肤色点的步骤。因此本实施例可以及时发现人体跟踪区域的跟踪出现的偏差，以便及时进行调整重新跟踪，进而保证了对所述人体目标区域跟踪的准确度，进一步也提高了后续肤色检测步骤的准确度，最终提高了敏感视频检测的准确度。
[0095]对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
[0096]实施例三:
[0097]在上述实施例的基础上，本实施例还公开了一种敏感视频的检测系统。
[0098]参照图11，示出了本发明实施例一种敏感视频的检测系统的结构框图，本实施例具体可以包括:关键帧抽取模块301、人体运动检测模块302、人体跟踪模块303、肤色检测模块304、特征提取模块305和敏感判定模块306，其中:
[0099]关键帧抽取模块301，用于对待检测视频抽取关键帧。
[0100]人体运动检测模块302，用于对任意两个连续关键帧进行帧差，根据帧差结果获取人体目标区域。
[0101]人体跟踪模块303，用于在连续多个所述关键帧中对所述人体目标区域进行跟踪，根据跟踪结果确定各关键帧的人体跟踪区域。
[0102]肤色检测模块304，用于在至少两个颜色空间对所述各关键帧的人体跟踪区域进行肤色检测以确定所述各关键帧的肤色点。
[0103]特征提取模块305，用于根据所述各关键帧的肤色点计算所述待检测视频的肤色点特征信息，所述肤色点特征信息包括各关键帧的肤色点占比和连续多个关键帧的肤色点占比变化幅度。
[0104]敏感判定模块306，用于判断所述待检测视频的肤色点特征信息是否大于预设的特征阈值，当所述待检测视频的肤色点特征信息大于所述特征阈值时，判定所述待检测视频为敏感视频。
[0105]本实施例首先通过关键帧抽取模块301对待检测视频抽取关键帧；然后人体运动检测模块302对任意两个连续关键帧进行帧差，根据帧差结果获取人体目标区域；接着人体跟踪模块303在连续多个所述关键帧中对所述人体目标区域进行跟踪，根据跟踪结果确定各关键帧的人体跟踪区域；然后肤色检测模块304在至少两个颜色空间对所述各关键帧的人体跟踪区域进行肤色检测以确定所述各关键帧的肤色点；然后特征提取模块305根据所述各关键帧的肤色点计算所述待检测视频的肤色点特征信息；最后敏感判定模块306判断所述待检测视频的肤色点特征信息是否大于预设的特征阈值，当所述待检测视频的肤色点特征信息大于所述特征阈值时，判定所述待检测视频为敏感视频。其中，肤色检测模块304在至少两个颜色空间对所述各关键帧的人体跟踪区域进行肤色检测，可以提高肤色检测的精度和准确性，进而可以提高敏感视频的检测结果的精度和准确性。并且特征提取模块305计算所述待检测视频的肤色点特征信息时考虑了待检测视频的时序性，即所述肤色点特征信息不仅包括各关键帧的肤色点占比，还包括连续多个关键帧的肤色点占比变化幅度，而连续多个关键帧的肤色点占比变化幅度恰恰体现了待检测视频的时序性，因此可以显著减少敏感视频的误报次数，也相应提高了敏感视频检测结果的准确性，提高了敏感视频检测结果的可信度。
[0106]在本发明的一种可选实施例中，所述人体运动检测模块，具体用于在抽取的关键帧中选取任意两个连续关键帧；对所述选取的任意两个连续关键帧进行差分运算，得到所述两个连续关键帧的差分图像；根据预设的二值化阈值对所述差分图像进行二值化处理，得到二值化图像；将所述二值化图像分别向水平方向和竖直方向进行积分投影，将小于目标阈值的二进制位置O后得到人体目标区域。
[0107]在本发明的一种可选实施例中，所述人体跟踪模块，具体用于使用单尺度算法在连续多个所述关键帧中对所述人体目标区域进行跟踪；将在所述多个所述关键帧中跟踪到的所述人体目标区域确定为各关键帧的人体跟踪区域。
[0108]在本发明的一种可选实施例中，所述肤色检测模块，具体用于在rg、HSV两个颜色空间对所述各关键帧的人体跟踪区域进行肤色检测，并根据所述肤色检测的结果确定所述各关键帧的肤色点。
[0109]在本发明的一种可选实施例中，所述肤色检测模块包括:转换子模块、扫描子模块和肤色判定子模块，其中，转换子模块，用于将所述各关键帧的人体跟踪区域的RGB颜色空间转换成rg颜色空间及HSV颜色空间；扫描子模块，用于对所述转换后的人体跟踪区域的每个像素点进行扫描，获取各像素点信息；肤色判定子模块，用于当所述像素点信息在肤色阈值的范围内时，判定所述像素点为肤色点。
[0110]在本发明的一种可选实施例中，所述特征提取模块包括:占比计算子模块、幅度计算子模块和特征确定模块，其中，占比计算子模块，用于将所述各关键帧的肤色点个数与所述各关键帧的人体跟踪区域的像素点个数相除，商作为各关键帧的肤色点占比；幅度计算子模块，用于依据所述各关键帧的肤色点占比计算所述连续多个关键帧的肤色点占比的递增幅度或递减幅度；特征确定模块，用于将所述连续多个关键帧的肤色点占比的递增幅度或递减幅度作为连续多个关键帧的肤色点占比变化幅度，并将所述各关键帧的肤色点占比和所述连续多个关键帧的肤色点占比变化幅度作为所述待检测视频的肤色点特征信息。
[0111]在本发明的一种可选实施例中，所述敏感判定模块包括:占比判断子模块、幅度判断子模块和敏感判定子模块，其中，占比判断子模块，用于判断所述各关键帧的肤色点占比是否大于预设的占比阈值；幅度判断子模块，用于判断所述连续多个关键帧的肤色点占比变化幅度是否大于预设的幅度阈值；敏感判定子模块，用于当所述各关键帧的肤色点占比大于预设的占比阈值，且所述连续多个关键帧的肤色点占比变化幅度大于预设的幅度阈值时，判定所述待检测视频为敏感视频。
[0112]在本发明实施例的如图12所示的一种可选示例中，所述敏感视频的检测系统还包括:相似度计算模块307，用于所述肤色检测模块在至少两个颜色空间对所述各关键帧的人体跟踪区域进行肤色检测之前，计算所述各关键帧的人体跟踪区域与所述人体目标区域的相似度；相似判断模块308，用于判断所述相似度是否小于预设的相似阈值；所述人体运动检测模块302，还用于当所述相似判断模块判断所述相似度小于所述相似阈值时，对任意两个连续关键帧进行帧差，根据帧差结果获取人体目标区域；所述肤色检测模块304，还用于当所述相似判断模块判断所述相似度大于等于所述相似阈值时，在至少两个颜色空间对所述各关键帧的人体跟踪区域进行肤色检测以确定所述各关键帧的肤色点。
[0113]对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0114]本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
[0115]本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可