[發明專利]水印檢測模型訓練方法、水印檢測方法、系統、設備及介質

在審

• 申請號: 202011149325.8
• 申請日: 2020-10-23
• 公開（公告）號: CN112232431A
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: 成丹妮;羅超;吉聰睿;李巍;胡泓
• 申請（專利權）人: 攜程計算機技術（上海）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06T1/00
• 代理公司: 上海弼興律師事務所 31283
• 代理人: 楊東明;張冉

本發明提供一種水印檢測模型訓練方法、水印檢測方法、系統、設備及介質，該訓練方法包括：獲取樣本數據集，樣本數據集包含若干帶水印的訓練圖像；對樣本數據集的每個訓練圖像中水印區域的輪廓進行標注；根據標注后的樣本數據集，對水印檢測模型進行訓練；其中，水印檢測模型用于提取輸入圖像的特征圖，而后獲取特征圖中每個特征點是否為水印中心點的概率，并在某個特征點為水印中心點的概率大于預定值時，獲取該特征點映射到所述輸入圖像中的位置與該特征點對應的真實水印中心點之間的偏移量、以及該特征點對應的水印尺寸。本發明能夠訓練得到準確的水印檢測模型，從而解決了通過人工審核的方式，難以實現對帶水印圖像的準確識別的技術問題。

技術領域

本發明涉及圖像識別技術領域，尤其涉及一種水印檢測模型訓練方法、水印檢測方法、系統、設備及介質。

背景技術

圖像作為信息傳播的一種重要媒介，包含了豐富且直觀的信息，因此在互聯網的社交、購物和旅游等領域，均需要大量的圖像來給用戶傳遞信息。由于圖像通常來源復雜，不同來源獲取的大批量圖像中常常包含有部分帶水印的圖像，直接展示影響美觀甚至發生侵權。因此，圖像提供方在使用圖像前，需要對圖像進行審核，以檢測出圖像中含有水印。

對于大規模圖像數據來說，圖像中是否含有水印具有較高的不確定性，并且水印的位置與透明度具有極大的變化，水印的種類復雜，相對于圖像的主要內容特征通常極其不明顯。因此，如果通過人工對圖像進行水印審核，則人力成本昂貴，且容易遺漏，因而利用算法自動審核圖像，以檢測出帶水印的圖像成為一種趨勢。目前利用深度學習來檢測通用場景下多種多樣的水印鮮有人研究，實現圖像中水印的準確檢測是一項具有挑戰性的任務。

發明內容

針對上述現有技術的不足，本發明的目的在于提供一種水印檢測模型訓練方法、水印檢測方法、系統、設備及介質，以解決通過人工審核的方式，難以實現對帶水印圖像的準確識別的技術問題。

為了實現上述目的，本發明一種水印檢測模型訓練方法，包括：

獲取樣本數據集，所述樣本數據集包含若干帶水印的訓練圖像；

對所述樣本數據集的每個訓練圖像中水印區域的輪廓進行標注；

根據標注后的樣本數據集，對水印檢測模型進行訓練，得到目標水印檢測模型；

其中，所述水印檢測模型用于提取輸入圖像的特征圖，而后獲取所述特征圖中每個特征點是否為水印中心點的概率，并在某個特征點為水印中心點的概率大于預定值時，獲取該特征點映射到所述輸入圖像中的位置與該特征點對應的真實水印中心點之間的偏移量、以及該特征點對應的水印尺寸。

在本發明一個優選實施例中，所述獲取樣本數據集的步驟包括：

獲取若干水印圖像；

對所述若干水印圖像進行處理，得到若干背景透明的水印圖像模板；

獲取若干背景圖像；

將所述若干水印圖像模板與所述若干背景圖像合成，得到所述若干帶水印的訓練圖像。

在本發明一個優選實施例中，所述將所述若干水印圖像模板與所述若干背景圖像合成的步驟包括：

將同一所述水印圖像模板以不同的水印類型、尺寸、透明度和/或位置與所述背景圖像合成。

在本發明一個優選實施例中，所述根據標注后的樣本數據集，對水印檢測模型進行訓練的步驟包括：

將所述樣本數據集中的訓練圖像輸入所述水印檢測模型進行處理，得到所述訓練圖像的模型處理結果；

基于所述訓練圖像的模型處理結果與所述訓練圖像中標注的水印區域，獲取損失函數；