多媒体数据处理方法及装置、可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种多媒体数据处理方法，所述方法包括：获取至少一组初始图像和与每组初始图像对应的覆盖图像；其中，所述覆盖图像是指对所述初始图像的目标内容添加覆盖物的图像；基于所述至少一组初始图像，通过待训练关系模型生成与每组初始图像对应的待匹配图像；基于所述待匹配图像和所述覆盖图像，对所述待训练关系模型进行训练，得到训练后的关系模型；其中，所述关系模型用于指示当输入的图像中包含目标内容时，在所述目标内容上添加预设的覆盖物。本发明专利技术的实施例同时公开了一种电子设备以及计算机可读存储介质。

【技术实现步骤摘要】
多媒体数据处理方法及装置、可读存储介质
本专利技术涉及多媒体数据处理
，尤其涉及一种多媒体数据处理方法及装置、可读存储介质。
技术介绍
随着网络技术的快速发展，视频的使用量也出现了迅猛的增长。目前网络中的视频中充斥大量的裸露和淫秽的敏感内容，屡禁不止，严重违背社会主义精神文明建设要求，违背中华民族优良文化传统与习惯。现有技术中，对敏感视频的处理通常是获取关键帧，针对关键帧进行肤色检测，删除满足预设条件的图像帧；同时，现有的基于肤色检测的敏感内容过滤方法在视频中出现于肤色相同的颜色时，容易出现识别错误的问题，进而造成过滤掉原有非敏感的视频内容，影响原有视频需要表达的内容。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种多媒体数据处理方法及装置、可读存储介质。本专利技术实施例提供一种多媒体数据处理方法，包括：获取至少一组初始图像和与每组初始图像对应的覆盖图像；其中，所述覆盖图像是指对所述初始图像的目标内容添加覆盖物的图像；基于所述至少一组初始图像，通过待训练关系模型生成与每组初始图像对应的待匹配图像；基于所述待匹配图像和所述覆盖图像，对所述待训练关系模型进行训练，得到训练后的关系模型；其中，所述关系模型用于指示当输入的图像中包含目标内容时，在所述目标内容上添加预设的覆盖物。本专利技术实施例提供一种多媒体数据处理装置，所述装置包括：获取单元，用于获取至少一组初始图像和与每组初始图像对应的覆盖图像；其中，所述覆盖图像是指对所述初始图像的目标内容添加覆盖物的图像；生成单元，用于基于所述至少一组初始图像，通过待训练关系模型生成与每组初始图像对应的生成图像；处理单元，用于基于所述待匹配图像和所述覆盖图像，对所述待训练关系模型进行训练，得到训练后的关系模型；其中，所述关系模型用于指示当输入的图像中包含目标内容时，在所述目标内容上添加预设的覆盖物。本专利技术实施例还提供了一种多媒体数据处理装置，所述装置包括：处理器和配置为存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，其中，所述处理器配置为运行所述计算机程序时，执行所述多媒体数据处理方法的步骤本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行实现上述多媒体数据处理方法的步骤。本申请实施例提供的多媒体数据处理方法及装置、可读存储介质，首先获取至少一组初始图像和与每组初始图像对应的覆盖图像；然后，基于所述至少一组初始图像，通过待训练关系模型生成与每组初始图像对应的待匹配图像；接着，基于所述待匹配图像和所述覆盖图像，对所述待训练关系模型进行训练，得到训练后的关系模型；其中，所述关系模型用于指示当输入的图像中包含目标内容时，在所述目标内容上添加预设的覆盖物。这样，本专利技术实施例能够基于初始图像和覆盖图像进行训练，得到训练后的关系模型，该关系模型能够对输入的图像中的目标区域适当地添加覆盖内容；如此，训练后的关系模型能够保留原有视频的语义；另外，使用训练的到的关系模型进行敏感内容过滤，能够避免过滤掉原有非敏感的视频内容的问题，从而在不影响用户体验的情况下，遵循社会主义精神文明建设要求。附图说明图1为本专利技术实施例提供的一种多媒体数据处理方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的另一种多媒体数据处理方法的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的又一种多媒体数据处理方法流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的再一种多媒体数据处理方法的流程示意图；图5为本专利技术实施例提供的一种多媒体数据处理装置的结构组成示意图；图6为本专利技术实施例提供的一种多媒体数据处理装置的硬件结构组成示意图。具体实施方式为了能够更加详尽地了解本申请实施例的特点与
技术实现思路
，下面结合附图对本申请实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本专利技术实施例。图1为本申请实施例提供的多媒体数据处理方法的流程示意图，如图1所示，所述数据传输方法包括以下步骤：步骤101、获取至少一组初始图像和与每组初始图像对应的覆盖图像。其中，所述覆盖图像是指对所述初始图像的目标内容添加覆盖物的图像。在本专利技术的其他实施例中，步骤101获取至少一组初始图像和与每组初始图像对应的覆盖图像可以由多媒体数据处理装置来实现。在实际应用中，所述多媒体数据处理装置可以是用于提供敏感内容处理的服务器。在上述方案中，初始图像是指未经过任何处理的含有目标内容的图像；这里，目标内容是指色情、淫秽、暴力等敏感内容，例如女性裸露的胸部，私处等内容。覆盖图像是指在初始图像的目标内容添覆盖物的图像；可以理解为，覆盖图像为隐藏了初始图像中的敏感区域的图像。这里，覆盖物是指具有覆盖目标区域功能的图片，例如，覆盖物可以为衣物图片或其他图片等。示例性的，当初始图像为裸体女性时，覆盖图像则是穿着比基尼的女性图像。需要说明的是，初始图像和覆盖图像具有对应关系，初始图像与覆盖图像优选为同一场景的图像；可以理解为，初始图像与覆盖图像具有同样的背景和人物。在本实施例中，获取至少一组初始图像和覆盖图像的目的是为了得到训练集；基于所述训练集，建立用于处理多媒体数据中敏感内容的关系模型。因此，为了建立最优的关系模型，本实施例中的初始图像和覆盖图像优选为同一场景的图像，人物单一，背景简单的图像。其中，所述初始图像和所述覆盖图像可以通过网络爬虫技术，自动获取互联网中具有相同场景含有敏感内容的图像和遮挡所述敏感区域的图像，分别作为本实施例中的初始图像和覆盖图像。步骤102、基于所述至少一组初始图像，通过待训练关系模型生成与每组初始图像对应的待匹配图像。其中，步骤102基于所述至少一组初始图像，通过待训练关系模型生成与每组初始图像对应的待匹配图像可以由多媒体数据处理装置来实现。这里，待训练关系模型可以基于初始图像生成任意一个待匹配图像；所述待匹配图像是用于进行训练的图像。在本实施例中，可以使用生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks，GAN)原理来得到关系模型。所述GAN是一种深度学习模型，包括生成网络和判别网络；生成网络用于生成样本数据，而判别网络用于判断生成网络生成的样本数据与实际数据是否匹配。GAN可以在生成网络和判别网络进行连续的博弈与竞争中，生成网络生成与真实数据不可区分的数据。在本专利技术的其他实施例中，可以认为待训练关系模型为GAN中的生成网络；根据输入的初始图像，生成任意一个待匹配图像。接着，根据待匹配图像与覆盖图像对待训练关系模型进行训练。步骤103、基于所述待匹配图像和所述覆盖图像，对所述待训练关系模型进行训练，得到训练后的关系模型。其中，所述关系模型用于指示当输入的图像中包含目标内容时，在所述目标内容上添加预设的覆盖物。这里，步骤103基于所述待匹配图像和所述覆盖图像，对所述待训练关系模型进行训练，得到训练后的关系模型可以多媒体数据处理装置来实现。具体地，基于所述待匹配图像和所述覆盖图像，对所述待训练关系模型进行训练，得到训练后的关系模型包括：判断所述至少一组初始图像对应的待匹配图像与所述至少一组初始图像对应的覆盖图像是否匹配，并获取判别结果；若所有初始图像对应的生成图像与所述目标图像的判别结果为正确时，得到训练后的关系模型。这里，多媒体数据处理装置可以将步骤102中待训练关系模型生成的待匹配图像，与真本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多媒体数据处理方法，所述方法包括：获取至少一组初始图像和与每组初始图像对应的覆盖图像；其中，所述覆盖图像是指对所述初始图像的目标内容添加覆盖物的图像；基于所述至少一组初始图像，通过待训练关系模型生成与每组初始图像对应的待匹配图像；基于所述待匹配图像和所述覆盖图像，对所述待训练关系模型进行训练，得到训练后的关系模型；其中，所述关系模型用于指示当输入的图像中包含目标内容时，在所述目标内容上添加预设的覆盖物。

【技术特征摘要】
1.一种多媒体数据处理方法，所述方法包括：获取至少一组初始图像和与每组初始图像对应的覆盖图像；其中，所述覆盖图像是指对所述初始图像的目标内容添加覆盖物的图像；基于所述至少一组初始图像，通过待训练关系模型生成与每组初始图像对应的待匹配图像；基于所述待匹配图像和所述覆盖图像，对所述待训练关系模型进行训练，得到训练后的关系模型；其中，所述关系模型用于指示当输入的图像中包含目标内容时，在所述目标内容上添加预设的覆盖物。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待匹配图像和所述覆盖图像，对所述待训练关系模型进行训练，得到训练后的关系模型，包括：判断所述至少一组初始图像对应的待匹配图像与所述至少一组初始图像对应的覆盖图像是否匹配，并获取判别结果；若所有初始图像对应的生成图像与所述目标图像的判别结果为正确时，得到训练后的关系模型。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括获取待处理多媒体数据对应的待处理图像；基于所述训练后的关系模型对所述待处理图像中的每个图像进行处理，获取目标处理图像；将所述目标处理图像进行组合，得到处理后的多媒体数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取待处理多媒体数据对应的待处理图像之前，所述方法还包括：获取待处理多媒体数据的标识信息；判断所述标识信息是否与历史标识信息匹配；若所述标识信息与历史标识信息匹配，直接获取历史标识信息对应的处理后的多媒体数据；若所述标识信息与历史标识信息不匹配，则获取待处理多媒体数据对应的待处理图像。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取待处理图像中包含所述目标内容的图像，以及与所述包含所述目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：张弓，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44