[發明專利]一種基于卷積神經網絡的色情圖像識別方法

在審

• 申請號: 202010059493.1
• 申請日: 2020-01-19
• 公開（公告）號: CN111259823A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 房子毅;王堅;李兵;余昊楠;胡衛明
• 申請（專利權）人: 人民中科（山東）智能技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京世譽鑫誠專利代理事務所(普通合伙) 11368
• 代理人: 孫國棟

本發明公開的基于卷積神經網絡的色情圖像識別方法，涉及數據分析技術領域，通過將待識別的圖像輸入訓練過的卷積神經網絡，提取圖像的特征，生成特征圖像，利用卷積神經網絡的分類模型對特征圖像進行識別，生成第一識別結果，利用卷積神經網絡的目標檢測模型對特征圖像進行識別，生成第二識別結果，利用卷積神經網絡的融合決策模型對第一識別結果及第二識別結果進行融合，得到最終的識別結果，提高了圖像識別的精確度、效率及性能。

技術領域

本發明涉及數據分析技術領域，具體涉及一種基于卷積神經網絡的色情圖像識別方法。

背景技術

隨著網絡的普及，色情圖像充斥于網絡資源中，對青少年的身心健康發展極為不利，所以，需要對該類圖像進行識別并屏蔽。

現有色情圖像識別方法主要包括以下幾種方案：

(1)人體膚色檢測法

將圖像中的顏色區域轉換到不同顏色空間，當滿足某些約束時，則判定該區域為人體皮膚，再根據皮膚區域在圖像中的占比或人體比例判斷該圖像是否為色情。

該方案存在的缺陷為：

不能很好地識別互聯網上傳播的色情圖像。例如：經常將膚色相近的物體誤檢為色情圖像，而漏檢某些含有性暗示的色情圖像，導致精確度較低。

(2)基于人體部位紋理的檢測法

提取圖像中人體區域的某些部位或動作特征，根據某種規則來判斷圖像是否為色情。

該方案存在的缺陷為：

檢測效果嚴重依賴于特征選擇，過程繁瑣，導致效率較低。

(3)基于卷積神經網絡法

使用卷積神經網絡方法對圖像中人體敏感部位進行查找并判別。

該方案存在的缺陷為：

不能識別沒有人體敏感部位裸露的性暗示或隱含色情語義圖像，導致性能較差。

發明內容

為解決現有技術的不足，本發明實施例提供了一種基于卷積神經網絡的色情圖像識別方法，該方法包括以下步驟：

將待識別的圖像輸入訓練過的卷積神經網絡，提取所述圖像的特征，生成特征圖像；

利用所述卷積神經網絡的分類模型對所述特征圖像進行識別，生成第一識別結果；

利用所述卷積神經網絡的目標檢測模型對所述特征圖像進行識別，生成第二識別結果；

利用所述卷積神經網絡的融合決策模型對所述第一識別結果及所述第二識別結果進行融合，得到最終的識別結果。

優選地，利用所述融合決策模型對所述第一識別結果及所述第二識別結果進行融合，得到最終的識別結果包括：

若所述第一識別結果及所述第二識別結果中有一個識別結果為判定所述圖像為色情圖像，則確定所述圖像為色情圖像。

優選地，利用所述融合決策模型對所述第一識別結果及所述第二識別結果進行融合，得到最終的識別結果包括：

若所述第一識別結果及所述第二識別結果均判定所述圖像為正常圖像，則對所述圖像進行二次識別，得到最終的識別結果。

優選地，對所述圖像進行二次識別并得到最終的識別結果包括：

利用所述分類模型計算所述圖像屬于色情圖像的概率并判斷所述概率是否大于設定的閾值，若是，則確定所述圖像為色情圖像。

優選地，所述卷積神經網絡的訓練過程包括：

構造圖像數據集，其中，所述圖像數據集包括多張攜帶標識的圖像；