[发明专利]一种基于深度学习的低俗图片识别方法有效
| 申请号： | 201810794432.2 | 申请日： | 2018-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN109214275B | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 操晓春;赵炜;李京知 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 俞达成 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的低俗图片识别方法，该方法对上下半身检测网络进行训练，对上下半身低俗分类网络进行训练，训练采用困难样本挖掘，使得网络训练过程中对困难样本侧重训练，提高检测精度；对图片进行低俗级联检测，检测过程中上下半身检测得分阈值采用动态调整，检测获得的上下半身区域缩放后输入至上下半身低俗分类网络，进行低俗识别。本发明在图片低俗识别中具有极佳的精度，在正负样本比例悬殊的情况下，仍能保持极低的误报率，具备良好实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 低俗 图片 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的低俗图片识别方法，步骤包括：获取人体图片数据，标注出人脸、上半身、下半身，训练上下半身检测网络；将人体图片数据输入至训练好的上下半身检测网络中，得到上下半身区域数据，标注出人脸、上半身、下半身后形成训练集，训练上下半身低俗分类网络；由训练好的上下半身检测网络、上下半身低俗分类网络构成级联低俗识别网络框架；将待识别的图片输入至该级联低俗识别网络框架中，通过上下半身检测网络得到上下半身数据，通过上下半身低俗分类网络得到低俗识别得分，别出低俗图片。
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