[發明專利]一種圖像處理方法、裝置和電子設備在審
| 申請號: | 201810615079.7 | 申請日: | 2018-06-14 |
| 公開(公告)號: | CN109101523A | 公開(公告)日: | 2018-12-28 |
| 發明(設計)人: | 商磊 | 申請(專利權)人: | 北京搜狗科技發展有限公司;搜狗(杭州)智能科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司: | 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319 | 代理人: | 莎日娜 |
| 地址: | 100084 北京市海淀區中關*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 原始圖像 卷積神經網絡 敏感信息檢測 電子設備 敏感圖像 特征圖像 圖像處理 區域確定 過濾 | ||
1.一種圖像處理方法,其特征在于,包括:
獲取顯示信息的原始圖像,采用卷積神經網絡提取所述原始圖像的特征得到特征圖像;
依據所述特征圖像,確定原始圖像的敏感信息檢測區域;
依據所述敏感信息檢測區域確定所述原始圖像是敏感圖像時,過濾所述原始圖像。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述依據所述特征圖像確定原始圖像的敏感信息檢測區域,包括:
依據所述特征圖像,確定所述原始圖像對應的敏感響應圖像;
依據所述原始圖像對應的敏感響應圖像,確定原始圖像的敏感信息檢測區域。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述特征圖像是由卷積神經網絡的倒數第三層輸出的,所述卷積神經網絡的倒數第三層為卷積層、最后一層為全連接層;
所述依據所述特征圖像,確定原始圖像對應的敏感響應圖像,包括:
依據所述特征圖像和全連接層的權重信息,確定原始圖像對應的敏感響應圖像。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述卷積神經網絡包括多個通道,一個通道對應一個特征圖像,一個通道對應全連接層中一個敏感權重信息;
所述依據所述特征圖像和全連接層的權重信息,確定原始圖像對應的敏感響應圖像,包括:
針對每通道對應的特征圖像,依據所述特征圖像中各像素點的像素值和所述通道對應的敏感權重信息,確定所述特征圖像對應的敏感響應圖像;
將每個通道的特征圖像對應的敏感響應圖像進行合成,生成所述原始圖像對應的敏感響應圖像。
5.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述依據原始圖像對應的敏感響應圖像,確定原始圖像中敏感信息檢測區域,包括:
確定原始圖像對應敏感響應圖像的二值圖像,確定所述二值圖像的連通域;
確定所述連通域的外接多邊形和外接多邊形各個頂點的像素點坐標;
依據所述各個頂點的像素點坐標,確定原始圖像中敏感信息檢測區域。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述依據所述各個頂點的像素點坐標,確定原始圖像中敏感信息檢測區域,包括:
依據所述各個頂點的像素點坐標,確定所述原始圖像中各頂點對應的像素點;
確定以所述各個像素點為頂點的多邊形區域,將所述多邊形區域確定為所述原始圖像的敏感信息檢測區域。
7.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述卷積神經網絡的最后一層為全連接層,所述方法還包括訓練卷積神經網絡的步驟:
獲取訓練圖像;
將所述訓練圖像輸入至卷積神經網絡中,得到其全連接層輸出的二維向量;
確定所述訓練圖像的類別,依據所述二維向量和類別調整所述卷積神經網絡的權值,所述權值包括全連接層的權重信息。
8.一種圖像處理裝置,其特征在于,包括:
提取模塊,用于獲取顯示信息的原始圖像,采用卷積神經網絡提取所述原始圖像的特征得到特征圖像;
區域確定模塊,用于依據所述特征圖像,確定原始圖像的敏感信息檢測區域;
過濾模塊,用于依據所述敏感信息檢測區域確定所述原始圖像是敏感圖像時,過濾所述原始圖像。
9.一種可讀存儲介質,其特征在于,當所述存儲介質中的指令由電子設備的處理器執行時,使得電子設備能夠執行如方法權利要求1-7任一所述的圖像處理方法。
10.一種電子設備,其特征在于,包括有存儲器,以及一個或者一個以上的程序,其中一個或者一個以上程序存儲于存儲器中,且經配置以由一個或者一個以上處理器執行所述一個或者一個以上程序包含用于進行以下操作的指令:
獲取顯示信息的原始圖像,采用卷積神經網絡提取所述原始圖像的特征得到特征圖像;
依據所述特征圖像,確定原始圖像的敏感信息檢測區域;
依據所述敏感信息檢測區域確定所述原始圖像是敏感圖像時,過濾所述原始圖像。
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