图片侵权检测方法及装置、存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开一种图片侵权检测方法及装置、存储介质，其中方法包括如下步骤：基于CNN深度学习模型提取待检测图片的第一图片特征，计算第一图片特征与对照库中各第二图片特征的相似度分数；根据相似度分数对对照库中的对照图片进行相似度排序；采用SIFT算法模型对相似度排序中位于前N的对照图片进行二次特征提取和图片匹配，其中N为大于1的正整数；修改图片匹配上的对照图片的相似度分数，根据修改后的相似度分数与相似度告警阈值之间的关系输出预警提示信息。采用本发明专利技术，利用算法组合策略训练图片检索中的粗检和精检模型，可以对待检索的图片在粗检的基础上进一步精确检索，避免误检，提高检测结果的准确性。

Image infringement detection method, device and storage medium

【技术实现步骤摘要】
图片侵权检测方法及装置、存储介质
本专利技术涉及图片相似性检测
，尤其涉及一种图片侵权检测方法及装置、存储介质。
技术介绍
随着人们对知识产权在各个领域的重视，人们对图片权益物化意识也逐渐增强，图片内容的保护显得尤为重要。为防止图片侵权，通常利用技术手段检测图片中的内容是否与现有版权图片相同或类似，进而避免侵权事件的发生，或者针为已发生的侵权提供证明。现有技术中，通常采用单一的图片检索算法，检测图片的侵权内容，在图片之间差别很小的情况下，单一算法的检测准确性还有待提高。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种图片侵权检测方法及装置、存储介质，利用算法组合策略训练图片检索中的粗检和精检模型，可以对待检索的图片在粗检的基础上进一步精确检索，避免误检，提高检测结果的准确性。本专利技术实施例第一方面提供了一种图片侵权检测方法，可包括：基于CNN深度学习模型提取待检测图片的第一图片特征，计算第一图片特征与对照库中各第二图片特征的相似度分数；根据相似度分数对对照库中的对照图片进行相似度排序；采用SI本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图片侵权检测方法，其特征在于，包括：/n基于CNN深度学习模型提取待检测图片的第一图片特征，计算所述第一图片特征与对照库中各第二图片特征的相似度分数；/n根据所述相似度分数对所述对照库中的对照图片进行相似度排序；/n采用SIFT算法模型对所述相似度排序中位于前N的对照图片进行二次特征提取和图片匹配，其中N为大于1的正整数；/n修改图片匹配上的对照图片的相似度分数，根据修改后的相似度分数与相似度告警阈值之间的关系输出预警提示信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种图片侵权检测方法，其特征在于，包括：
基于CNN深度学习模型提取待检测图片的第一图片特征，计算所述第一图片特征与对照库中各第二图片特征的相似度分数；
根据所述相似度分数对所述对照库中的对照图片进行相似度排序；
采用SIFT算法模型对所述相似度排序中位于前N的对照图片进行二次特征提取和图片匹配，其中N为大于1的正整数；
修改图片匹配上的对照图片的相似度分数，根据修改后的相似度分数与相似度告警阈值之间的关系输出预警提示信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于算法组合策略训练不同场景下针对场景图像数据集的图片侵权检测模型，所述图片侵权检测模型包括用于图片粗检的CNN深度学习模型和用于图片精检的SIFT算法模型。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
训练所述SIFT算法模型在进行二次特征提取和图片匹配时的特征点比对参数、输入图片的大小压缩比例以及相似度告警阈值。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述对照库中的对照图片进行比较筛选，并对比较筛选后得到的对照图片进行相似度排序。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据修改后的相似度分数与相似度告警阈值之间的关系输出预警提示信息，包括：
当修改后的相似度分数大于第一相似度告警阈值时，输出强预警提示信息；
当修改后的相似度分数大于第二相似度告警阈值且小于第一相似度阈值时，输出弱预警提示信息，用于提示测试人员进行二次人工审核。


6.一种图片侵权检测装置，其特征在于，包括：
分数计算模块，用于基于CNN深度学习模型提取待检测图片的第一图片特征，计算所述第一图片特征与...

【专利技术属性】
技术研发人员：范凌，
申请(专利权)人：特赞上海信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31