【技术实现步骤摘要】
一种拍屏文件图片检测方法、装置及存储介质
本专利技术涉及文本数据处理
，具体涉及一种拍屏文件图片检测方法、装置及存储介质。
技术介绍
近年来，随着带摄像头的移动终端设备在人们生活中的日益普及，平板电脑、智能手机在大大方便人们生活、工作的同时，也存在着敏感信息泄露的安全隐患。越来越多的企事业单位、政府部门，逐步推行无纸化办公，在低碳环保的理念下，传统的纸质资料，正不断被数字化资料所取代。绝大部分高密级文档或者尚未发布的文档都会优先使用电子文档编辑，只有保密期结束的保密文档和可对外发布的文档才能公开。人们在享受数字化、高效化办公带来巨大便利性，同时也在防范电子网络的安全保密。在安全密级较高的企事业或政府部门，自行组建内部网络，禁止使用usb口等措施防止敏感电子文件通过网络方式泄密，但是无法阻止使用拍照设备拍摄的泄密方式。为了防止电子文件被人为用拍照设备进行拍摄导致泄密，高密级单位部门会不定期检查这些设备，特别是随身携带且可联互联网的手机，但单靠人工检查这些设备里的图像，存在费时、费力的缺点。拍摄显示屏的图片主要特点...
【技术保护点】
1.一种拍屏文件图片检测方法，其特征在于，该方法包括：/n获取步骤，从拍照设备中获取待检测的图片；/n检测步骤，使用第一卷积神经网络模型对所述待检测的图片进行检测，如果该图片为拍屏图片，则使用第二卷积神经网络检测该图片中是否包含文字，如果是，则进行文字识别；/n识别步骤，使用第三卷积神经网络模型对包含文字的拍屏图片进行文字识别，得到文本文件；/n匹配步骤，使用所述文本文件与计算机系统中存储的文件进行匹配，如果匹配度大于第一阈值，则发出警报。/n
【技术特征摘要】
1.一种拍屏文件图片检测方法，其特征在于，该方法包括：
获取步骤，从拍照设备中获取待检测的图片；
检测步骤，使用第一卷积神经网络模型对所述待检测的图片进行检测，如果该图片为拍屏图片，则使用第二卷积神经网络检测该图片中是否包含文字，如果是，则进行文字识别；
识别步骤，使用第三卷积神经网络模型对包含文字的拍屏图片进行文字识别，得到文本文件；
匹配步骤，使用所述文本文件与计算机系统中存储的文件进行匹配，如果匹配度大于第一阈值，则发出警报。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算机系统中存储的文件为涉密文件，所述第一卷积神经网络模型和第二卷积神经网络的卷积层数少于所述第三卷积神经网络模型的卷积层数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使用所述第一卷积神经网络模型的卷积层提取待检测的图片的波纹特征，将所述波纹特征输入至与全连接层连接的分类器，所述分类器输出为二维向量，所述二维向量中的第一维向量表示所述待检测的图片为拍屏文件图片的概率，所述二维向量中的第二维向量表示所述待检测的图片为非拍屏文件图片的概率，如果第一维向量大于第二维向量，所述待检测的图片为拍屏文件图片。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，使用所述第二卷积神经网络模型的卷积层提取待检测的图片的文字特征，将所述文字特征输入至与全连接层连接的分类器，所述分类器输出表示是否包含文字的概率值，如果所述概率值大于第二阈值，所述第二卷积神经网络模型为每一行文字标记一个检测框，并输出每个检测框的坐标和倾斜角度；根据每个检测框的倾斜角度对所述拍屏文件图片进行水平旋转，旋转角度大小为所有检测框的倾斜角度的平均值，并重新计算旋转后的拍屏文件图片的每个检测框的坐标，根据旋转后的拍屏文件图片的每个检测框的坐标将旋转后的拍屏文件图片裁剪为多个长条形图片。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述多个长条形图片依次输入至第三卷积神经网络模型进行文字识别，将每一个长条形图片识别得到的文字依次相连后得到所述文本文件。
6.一种拍屏文件图片检测装置，其特征在于，该装置包括：
获取单元，...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄仁裕，吴坚，高志鹏，赵建强，张辉极，黄剑，杜新胜，尤俊生，
申请(专利权)人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。