禁忌图片识别方法、设备及存储介质技术

本申请提供了一种禁忌图片识别方法、设备及存储介质，该方法通过设置预处理后的图片资源先经过人像识别模型进行人像和性别的识别，从而可以滤除掉大量不符合裸露皮肤类型的禁忌图片，然后再由裸露皮肤程度检测模型对人像识别模型识别出的女性图片资源进行打分，确定裸露分数，并将裸露分数与一个较低的裸露阈值进行比较，从而便可以高效、精准的确定当前图片资源是否为禁忌图片，进而确保针对不允许女性裸露皮肤地区的操作系统版本中不包括被认为是裸露皮肤类型的女性图片资源，更好的满足了足当地的政治立场、历史背景、宗教信仰等需求。求。求。

【技术实现步骤摘要】
禁忌图片识别方法、设备及存储介质


[0001]本申请涉及图片处理
，尤其涉及一种禁忌图片识别方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着全球化地发展，越来越多的产品不仅限于国内市场，也走向了国际市场。由于不同国家、地区有着自己特有的政治立场、历史背景、宗教信仰等，因此为了使产品，例如具备显示界面的各种电子设备能够更好的满足当地的需求，在发布涉及图片资源的操作系统时，目前通常是由人工进行禁忌图片的识别，以确保针对不同国家、地区的操作系统版本能够满足当地的政治立场、历史背景、宗教信仰等需求。
[0003]但是，这种禁忌图片的识别方式太过依赖人力，费时费力，因此亟需提供一种禁忌图片识别方案，以降低对人力的依赖，提升识别效率。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本申请提供一种禁忌图片识别方法、设备及存储介质，旨在减少人力投入，以更稳定、更高效、更精准的方式自动对操作系统中涉及的图片资源进行识别，确保针对不同国家、地区的操作系统版本能够满足当地的政治立场、历史背景、宗教信仰等需求。
[0005]第一方面，本申请提供一种禁忌图片识别方法。该方法包括：获取操作系统中涉及的图片资源；根据人像识别模型识别出图片资源中的女性图片资源，女性图片资源为图片资源中包括女性的图片资源；根据裸露皮肤程度检测模型确定女性图片资源的裸露分数；根据裸露阈值和裸露分数，确定女性图片资源是否为禁忌图片。这样，通过设置预处理后的图片资源先经过人像识别模型进行人像和性别的识别，从而可以滤除掉大量不符合裸露皮肤类型的禁忌图片，然后再由裸露皮肤程度检测模型对人像识别模型识别出的女性图片资源进行打分，确定裸露分数，并将裸露分数与一个较低的裸露阈值进行比较，从而便可以高效、精准的确定当前图片资源是否为禁忌图片，进而确保针对不允许女性裸露皮肤地区的操作系统版本中不包括被认为是裸露皮肤类型的女性图片资源，更好的满足了足当地的政治立场、历史背景、宗教信仰等需求。
[0006]根据第一方面，人像识别模型基于YoloV5网络对COCO数据集中人像类别的图片资源训练获得。
[0007]根据第一方面，或者以上第一方面的任意一种实现方式，裸露皮肤程度检测模型基于残差网络ResNet50的NSFW框架对Imagenet数据集中的数据训练获得。
[0008]根据第一方面，或者以上第一方面的任意一种实现方式，方法还包括：根据禁忌动物识别模型识别出图片资源中的禁忌动物图片资源，禁忌动物图片资源为图片资源中包括禁忌动物的图片资源；其中，禁忌动物识别模型基于ResNext卷积神经网络对Imagenet 数据集中的数据和网络爬取的禁忌动物的图片数据训练获得。这样，就可以得到一个能够覆
盖真实场景(动物的照片)和虚拟场景(卡通/简笔画的动物)的禁忌动物识别模型，从而能够更加精准的识别出禁忌动物类型的禁忌图片。
[0009]根据第一方面，或者以上第一方面的任意一种实现方式，方法还包括：根据禁忌旗帜识别模型识别出图片资源中的禁忌旗帜图片资源，禁忌旗帜图片资源为图片资源中包括禁忌旗帜的图片资源，禁忌旗帜识别模型为YoloV3框架结构；和/或，根据敏感地区识别模型识别出图片资源中的敏感地区图片资源，敏感地区图片资源为图片资源中包括敏感地区的图片资源，敏感地区识别模型为YoloV3框架结构。
[0010]根据第一方面，或者以上第一方面的任意一种实现方式，方法还包括：在确定图片资源为禁忌图片时，根据图片资源的名称、路径地址和可视化的图片资源生成可视化警告报告；将可视化警告报告提交人工复核；在接收到复核人员提交的复核信息时，响应于复核人员提交的复核信息，将复核人员确定的禁忌图片从操作系统中删除。这样，通过生成可视化警告报告，从而在人工复核时可以直接确定该图片资源是否确实是禁忌图片，而无需根据图片资源的名称和路径地址查找图片资源才能确定，进而提升了人工复核环节的复核效率。
[0011]根据第一方面，或者以上第一方面的任意一种实现方式，在获取操作系统中涉及的图片资源之后，方法还包括：根据自学习后的ResNet50卷积神经网络模型从图片资源中提取特征信息；根据自学习后的一分类模型对特征信息进行分类处理，识别出误报图片资源，误报图片资源为经复核人员复核后确定的不是禁忌图片的图片资源；将误报图片资源从图片资源中过滤掉。这样，每一张误报图片资源，复核人员只需审视一次，后续就不会在出现在可视化warning报告表中，从而可以减少不必要的人力投入。
[0012]根据第一方面，或者以上第一方面的任意一种实现方式，方法还包括：根据复核人员提交的复核信息，确定可视化警告报告中的误报图片资源；根据误报图片资源构建学习数据集；基于学习数据集中的数据对ResNet50卷积神经网络模型进行过采样训练，得到自学习后的ResNet50卷积神经网络模型；基于学习数据集中的数据对一分类模型进行过拟合训练，得到自学习后的一分类模型。这样，不仅可以将一模一样的误报图片资源先过滤掉，还可以过滤掉类似的图片资源。
[0013]根据第一方面，或者以上第一方面的任意一种实现方式，在获取操作系统中涉及的图片资源之后，方法还包括：对图片资源进行预处理，统一图片资源的尺寸、通道数。这样，实现了对待识别图片资源的规范，从而能够使得识别不同禁忌类型的禁忌图片的识别模型能够快速、精准的提取特征信息进行识别。
[0014]根据第一方面，或者以上第一方面的任意一种实现方式，在对图片资源进行预处理，统一图片资源的尺寸、通道数之前，方法还包括：确定图片资源的格式；在图片资源的格式为矢量可绘制对象DVG格式时，改编图片资源的属性和值，将图片资源从DVG格式转换为可缩放的矢量图像格式SVG；将SVG格式的图片资源转换为便携式网络图形 PNG格式。这样，对于以XML形式存在的DVG格式的图片资源便可以转换为可视化的 PNG格式，方便后续识别模型进行特征提取，以及生成可视化警告报告。
[0015]第二方面，本申请提供了一种电子设备。该电子设备包括：存储器和处理器，存储器和处理器耦合；存储器存储有程序指令，程序指令由处理器执行时，使得所述电子设备执行第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法的指令。
[0016]第三方面，本申请提供了一种计算机可读介质，用于存储计算机程序，该计算机程序包括用于执行第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法的指令。
[0017]第四方面，本申请提供了一种计算机程序，该计算机程序包括用于执行第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法的指令。
[0018]第五方面，本申请提供了一种芯片，该芯片包括处理电路、收发管脚。其中，该收发管脚、和该处理电路通过内部连接通路互相通信，该处理电路执行第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式中的方法，以控制接收管脚接收信号，以控制发送管脚发送信号。
附图说明
[0019]图1是示例性示出的数据层获取图片资源和对图片资源进行预处理的示意图；
[0020]图2是示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种禁忌图片识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取操作系统中涉及的图片资源；根据人像识别模型识别出所述图片资源中的女性图片资源，所述女性图片资源为所述图片资源中包括女性的图片资源；根据裸露皮肤程度检测模型确定所述女性图片资源的裸露分数；根据裸露阈值和所述裸露分数，确定所述女性图片资源是否为禁忌图片。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人像识别模型基于YoloV5网络对COCO数据集中人像类别的图片资源训练获得。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述裸露皮肤程度检测模型基于残差网络ResNet50的NSFW框架对Imagenet数据集中的数据训练获得。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：根据禁忌动物识别模型识别出所述图片资源中的禁忌动物图片资源，所述禁忌动物图片资源为所述图片资源中包括禁忌动物的图片资源；其中，所述禁忌动物识别模型基于ResNext卷积神经网络对Imagenet数据集中的数据和网络爬取的禁忌动物的图片数据训练获得。5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据禁忌旗帜识别模型识别出所述图片资源中的禁忌旗帜图片资源，所述禁忌旗帜图片资源为所述图片资源中包括禁忌旗帜的图片资源，所述禁忌旗帜识别模型为YoloV3框架结构；和/或，根据敏感地区识别模型识别出所述图片资源中的敏感地区图片资源，所述敏感地区图片资源为所述图片资源中包括敏感地区的图片资源，所述敏感地区识别模型为YoloV3框架结构。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在确定所述图片资源为禁忌图片时，根据所述图片资源的名称、路径地址和可视化的所述图片资源生成可视化警告报告；将所述可视化警告报告提交人工复核；在接收到复核人员提交的复核信息时，响应于复核人员提交的复核信息，将复核人员确定的禁忌图片从所述操作系统中删除。7.根据权利要求6所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：石英男，
申请(专利权)人：荣耀终端有限公司，
类型：发明
国别省市：