【技术实现步骤摘要】
一种涉政图像的识别方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及图像识别
,尤其是涉及一种涉政图像的识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
随着互联网技术的蓬勃发展,社交媒体上展示与分享的内容也越来越丰富,无论是官方还是个人都可以通过社交媒体发布通知或发表言论。然而,社交媒体作为一个开放性平台,也会被一些不法分子利用,发布一些攻击或抹黑国家以及影响社会和谐稳定的涉政相关内容。对于有关涉政的文字内容,可以通过设置关键字或者关键文本进行拦截,但是由于涉政图片定义较复杂,难区分,无法应用传统的图片检测、图片识别方法进行区分。因此如何从海量图片中准确高效地查询涉政图片一直是公安单位亟待解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此,本申请的目的在于提供一种涉政图像的识别方法、装置、电子设备及存储介质,通过对图像进行多级特征识别与分析,提高了涉政图片的识别效率以及识别命中率。本申请实施例提供了一种涉政图像的识别方法,所述识别方法包括:获取待识别图像;将所述待识别图像输入至预先训练好的涉政图像 ...
【技术保护点】
1.一种涉政图像的识别方法,其特征在于,所述识别方法包括:/n获取待识别图像;/n将所述待识别图像输入至预先训练好的涉政图像识别模型中,通过所述涉政图像识别模型中的一级识别子模型,识别所述待识别图像中的一级图像特征,并基于所述一级图像特征确定所述待识别图像的初始识别标签;/n通过所述涉政图像识别模型中的二级识别子模型,确定每个一级图像特征所对应的二级图像特征,并基于所述二级图像特征调整所述初始识别标签,得到二级识别标签;/n通过所述涉政图像识别模型中的三级识别子模型,确定每个二级图像特征所对应的三级图像特征,并基于所述三级图像特征调整所述二级识别标签,得到类别识别标签;/n ...
【技术特征摘要】
1.一种涉政图像的识别方法,其特征在于,所述识别方法包括:
获取待识别图像;
将所述待识别图像输入至预先训练好的涉政图像识别模型中,通过所述涉政图像识别模型中的一级识别子模型,识别所述待识别图像中的一级图像特征,并基于所述一级图像特征确定所述待识别图像的初始识别标签;
通过所述涉政图像识别模型中的二级识别子模型,确定每个一级图像特征所对应的二级图像特征,并基于所述二级图像特征调整所述初始识别标签,得到二级识别标签;
通过所述涉政图像识别模型中的三级识别子模型,确定每个二级图像特征所对应的三级图像特征,并基于所述三级图像特征调整所述二级识别标签,得到类别识别标签;
基于所述类别识别标签确定所述待识别图像是否为涉政图像。
2.根据权利要求1所述的识别方法,其特征在于,通过以下步骤训练所述涉政图像识别模型:
获取多张训练样本图像、每张训练图像的样本识别标签以及每张训练样本图像对应的一级特征标签、二级特征标签以及三级特征标签;
基于所述多张训练样本图像、每张训练图像的样本识别标签以及每张训练样本图像对应的一级特征标签、二级特征标签以及三级特征标签训练预先构建好的神经网络,得到所述涉政图像识别模型。
3.根据权利要求2所述的识别方法,其特征在于,所述基于所述多张训练样本图像、每张训练图像的样本识别标签以及每张训练样本图像对应的一级特征标签、二级特征标签以及三级特征标签训练预先构建好的神经网络,得到所述涉政图像识别模型,包括:
将所述多张训练样本图像作为输入特征,将每张训练图像的样本识别标签以及每张训练样本图像对应的一级特征标签作为输出特征,训练构建好的神经网络中的时序神经网络,得到一级识别子模型;
将所述多张训练样本图像作为输入特征,将每张训练图像的样本识别标签以及每张训练样本图像对应的二级特征标签作为输出特征,训练构建好的神经网络中的卷积神经网络,得到二级识别子模型;
将所述多张训练样本图像作为输入特征,将每张训练图像的样本识别标签以及每张训练样本图像对应的三级特征标签作为输出特征,训练构建好的神经网络中的卷积神经网络,得到三级识别子模型;
基于所述一级识别子模型、所述二级识别子模型以及所述三级识别子模型,确定涉政图像识别模型。
4.根据权利要求3所述的识别方法,其特征在于,所述基于所述一级识别子模型、所述二级识别子模型以及所述三级识别子模型,确定涉政图像识别模型,包括:
获取多张验证图像、每张验证图像的样本验证标签以及每张训练样本图像二级验证标签以及三级验证标签;
通过所述一级识别子模型,确定每个验证图像的一级识别结果;
基于每个验证图像的一级识别结果和每个验证图像对应的样本验证标签,确定一级识别子模型的第一损失函数值;
通过所述二级识别子模型,确定每个验证图像的二级识别结果;
基于每个验证图像的二级识别结果和每个验证图像对应的二级验证标签,确定二级识别子模型的第二损失函数值;
通过所述三级识别子模型,确定每个验证图像的三级识别结果;
基于每个验证图像的三级识别结果和每个验证图像对应的三级验...
【专利技术属性】
技术研发人员:白世杰,吴富章,赵宇航,王秋明,
申请(专利权)人:北京远鉴信息技术有限公司,
类型:发明
国别省市:北京;11
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