[发明专利]基于卷积神经网络的欺诈广告页面识别方法和装置在审
| 申请号： | 201610875790.7 | 申请日： | 2016-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN107886344A | 公开（公告）日： | 2018-04-06 |
| 发明（设计）人： | 黃獻德 | 申请（专利权）人： | 北京金山安全软件有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司44202 | 代理人： | 郝传鑫,熊永强 |
| 地址： | 100085 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的欺诈广告页面识别方法、装置和服务器，其中方法包括收集页面图片制作训练集，对所述训练集中的所有图片进行处理；构建卷积神经网络，使用所述训练集中的图片训练所述卷积神经网络；然后获取待检测页面的图片，对所述检测页面的图片进行处理后输入到训练好的所述卷积神经网络中进行检测。由此，不再需要耗费资源像过去针对网址提取特征码及不用再藉由人工来提取特征的图像识别，有效解决欺诈广告问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 欺诈 广告 页面 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的欺诈广告页面识别方法，其特征在于，包括以下步骤：收集页面图片制作训练集，所述训练集中至少包含欺诈广告页面图片和正常图片；对所述训练集中的所有图片进行缩放获取预定大小的彩色图，计算所述图片的色值，其中所述训练集中的每个图片带有标签信息，所述标签信息用于标记所述图片的类别；构建卷积神经网络，所述卷积类神经网络包括一个输入层、多个卷积层和多个池化层、多个全连接层和一个输出层，使用所述训练集中的图片训练所述卷积神经网络，使得所述卷积神经网络输出层特征值与所输入的每个图片的标签信息相同；其中所述输入层的大小与所述训练集中图片的预定大小相同；获取待检测页面的图片，对所述检测页面的图片进行处理后输入到训练好的所述卷积神经网络中，根据所述卷积神经网络的输出层特征值判断所述待检测页面中是否包含欺诈广告。
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