一种涉黄图像识别方法及终端技术

本发明专利技术公开了一种涉黄图像识别方法及终端，涉及内容审核技术领域，根据目标检测模型检测图像中暴露的人体私密部位和亲密行为；根据预先设定的涉黄级别分级标准，确定图像涉黄级别；所述涉黄级别分级标准具体是划分不同涉黄级别的亲密行为和暴露的人体私密部位。通过目标检测模型提取图像中的涉黄检测目标，之后根据提取的涉黄检测目标对涉黄图像进行分类，只需简单修改涉黄级别分级标准便能实现采用一个算法适配不同的鉴黄标准，能够对各类涉黄目标进行组合以便将其灵活应用于各种不同的使用场景。使用场景。使用场景。

【技术实现步骤摘要】
一种涉黄图像识别方法及终端


[0001]本专利技术涉及内容审核
，特别涉及一种涉黄图像识别方法及终端。

技术介绍

[0002]互联网上承载着范围广泛的信息资源和服务，其中也包括很多违反当地政策法规的涉黄图片，快速有效地识别这些涉黄图片进而将其屏蔽具有很大的必要性。
[0003]目前对图像涉黄的判断具有一定的主观性，缺乏统一的判断标准，并且不同的应用场景，对图像涉黄的判断依据有不同的要求。常见的涉黄图像识别方法都是基于图像分类算法实现的，但这些方法往往难以对图像中的小目标进行有效识别，并且无法灵活的适配各种不同的使用场景。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种涉黄图像识别方法及终端，能够对各类涉黄目标进行组合以便将其灵活应用于各种不同的使用场景。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
[0006]一种涉黄图像识别方法，包括步骤：
[0007]S1、根据目标检测模型提取图像中涉黄检测目标；
[0008]S2、根据预先设定的涉黄级别分级标准，确定涉黄检测目标属于涉黄级别分级标准中的哪个涉黄级别；
[0009]所述涉黄级别分级标准划分了不同涉黄级别关联的涉黄检测目标。
[0010]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的另一种技术方案为：
[0011]一种涉黄图像识别终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：/>[0012]S1、根据目标检测模型提取图像中涉黄检测目标；
[0013]S2、根据预先设定的涉黄级别分级标准，确定涉黄检测目标属于涉黄级别分级标准中的哪个涉黄级别；
[0014]所述涉黄级别分级标准划分了不同涉黄级别关联的涉黄检测目标。
[0015]本专利技术的有益效果在于：一种涉黄图像识别方法及终端，通过目标检测模型提取图像中的涉黄检测目标，之后根据提取的涉黄检测目标对涉黄图像进行分类，只需简单修改涉黄级别分级标准关联的涉黄检测目标便能实现采用一个算法适配不同的鉴黄标准，能够对各类涉黄目标进行组合以便将其灵活应用于各种不同的使用场景，而无需修改检测的模型算法，且能更加有效地对图片中的涉黄小目标进行识别。
附图说明
[0016]图1为本专利技术实施例的一种涉黄图像识别方法的流程示意图；
[0017]图2为本专利技术实施例涉及的目标检测模型的训练流程示意图；
[0018]图3为本专利技术实施例涉及的数据集、验证集和测试集的获取流程示意图；
[0019]图4为本专利技术实施例的一种涉黄图像识别终端的结构示意图。
[0020]标号说明：
[0021]1、一种涉黄图像识别终端；2、处理器；3、存储器。
具体实施方式
[0022]为详细说明本专利技术的
技术实现思路
、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
[0023]请参照图1至图3，一种涉黄图像识别方法，包括步骤：
[0024]S1、根据目标检测模型提取图像中涉黄检测目标；
[0025]S2、根据预先设定的涉黄级别分级标准，确定涉黄检测目标属于涉黄级别分级标准中的哪个涉黄级别；
[0026]所述涉黄级别分级标准划分了不同涉黄级别关联的涉黄检测目标。
[0027]由上述描述可知，本专利技术的有益效果在于：一种涉黄图像识别方法及终端，通过目标检测模型提取图像中的涉黄检测目标，之后根据提取的涉黄检测目标对涉黄图像进行分类，只需简单修改涉黄级别分级标准便能实现采用一个算法适配不同的鉴黄标准，能够对各类涉黄目标进行组合以便将其灵活应用于各种不同的使用场景，且能更加有效地对图片中的涉黄小目标进行识别。
[0028]进一步地，所述涉黄检测目标包括暴露的人体私密部位和亲密行为，所述人体私密部位包括女性生殖器、男性生殖器、女性胸部、男性胸部、臀部、肛门、腋窝、腹部、背部和大腿，所述亲密行为包括性行为、亲吻和搂抱。
[0029]由上述描述可知，给出了暴露的人体私密部位和亲密行为的参考。
[0030]进一步地，所述涉黄级别分级标准包括涉黄级别1分级标准、涉黄级别2分级标准和涉黄级别3分级标准；
[0031]所述涉黄级别1分级标准为包括女性生殖器、男性生殖器、肛门和性行为中的一者或多者；
[0032]所述涉黄级别2分级标准为包括女性胸部或臀部；
[0033]所述涉黄级别3分级标准为包括男性胸部、腋窝、腹部、背部、大腿、亲吻和搂抱中的一者或多者。
[0034]由上述描述可知，给出了涉黄级别分级标准的参考实施例。
[0035]进一步地，对所述目标检测模型训练时，执行以下步骤：
[0036]A1、构建数据加载模块，获取数据集，对数据集的数据进行预处理，然后将处理后的数据传递给模型训练模块；
[0037]A2、构建模型训练模块，根据设定的超参数，使用来自数据加载模块的数据训练多个涉黄检测模型；
[0038]A3、构建模型性能评估模块，获取并使用验证集对模型的精度和速度进行评估；
[0039]A4、根据性能评估结果，选择最优的模型，获取并使用测试集对该模型再次进行性能评估，得出最终的性能指标。
[0040]由上述描述可知，实现了对目标检测模型的训练。
[0041]一种涉黄图像识别终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0042]S1、根据目标检测模型提取图像中涉黄检测目标；
[0043]S2、根据预先设定的涉黄级别分级标准，确定涉黄检测目标属于涉黄级别分级标准中的哪个涉黄级别；
[0044]所述涉黄级别分级标准划分了不同涉黄级别关联的涉黄检测目标。
[0045]由上述描述可知，本专利技术的有益效果在于：一种涉黄图像识别方法及终端，通过目标检测模型提取图像中的涉黄检测目标，之后根据提取的涉黄检测目标对涉黄图像进行分类，只需简单修改涉黄级别分级标准便能实现采用一个算法适配不同的鉴黄标准，能够对各类涉黄目标进行组合以便将其灵活应用于各种不同的使用场景，且能更加有效地对图片中的涉黄小目标进行识别。
[0046]进一步地，所述涉黄检测目标包括暴露的人体私密部位和亲密行为，所述人体私密部位包括女性生殖器、男性生殖器、女性胸部、男性胸部、臀部、肛门、腋窝、腹部、背部和大腿，所述亲密行为包括性行为、亲吻和搂抱。
[0047]由上述描述可知，给出了暴露的人体私密部位和亲密行为的参考。
[0048]进一步地，
[0049]所述涉黄级别分级标准包括涉黄级别1分级标准、涉黄级别2分级标准和涉黄级别3分级标准；
[0050]所述涉黄级别1分级标准为包括女性生殖器、男性生殖器、肛门和性行为中的一者或多者；
[0051]所述涉黄级别2分级标准为包括女性胸部或臀部；
[0052]所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种涉黄图像识别方法，其特征在于，包括步骤：S1、根据目标检测模型提取图像中涉黄检测目标；S2、根据预先设定的涉黄级别分级标准，确定涉黄检测目标属于涉黄级别分级标准中的哪个涉黄级别；所述涉黄级别分级标准划分了不同涉黄级别关联的涉黄检测目标。2.根据权利要求1所述的一种涉黄图像识别方法，其特征在于，所述涉黄检测目标包括暴露的人体私密部位和亲密行为，所述人体私密部位包括女性生殖器、男性生殖器、女性胸部、男性胸部、臀部、肛门、腋窝、腹部、背部和大腿，所述亲密行为包括性行为、亲吻和搂抱。3.根据权利要求2所述的一种涉黄图像识别方法，其特征在于，所述涉黄级别分级标准包括涉黄级别1分级标准、涉黄级别2分级标准和涉黄级别3分级标准；所述涉黄级别1分级标准为包括女性生殖器、男性生殖器、肛门和性行为中的一者或多者；所述涉黄级别2分级标准为包括女性胸部或臀部；所述涉黄级别3分级标准为包括男性胸部、腋窝、腹部、背部、大腿、亲吻和搂抱中的一者或多者。4.根据权利要求1所述的一种涉黄图像识别方法，其特征在于，对所述目标检测模型训练时，执行以下步骤：A1、构建数据加载模块，获取数据集，对数据集的数据进行预处理，然后将处理后的数据传递给模型训练模块；A2、构建模型训练模块，根据设定的超参数，使用来自数据加载模块的数据训练多个涉黄检测模型；A3、构建模型性能评估模块，获取并使用验证集对模型的精度和速度进行评估；A4、根据性能评估结果，选择最优的模型，获取并使用测试集对该模型再次进行性能评估，得出最终的性能指标。5.一种涉黄图像识别终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可...

【专利技术属性】
技术研发人员：傅良文，王恒健，童同，高钦泉，
申请(专利权)人：福建帝视科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：