[发明专利]一种基于卷积神经网络实现图像特征识别的内容安全监测系统及其方法在审
| 申请号： | 202010133407.7 | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111400572A | 公开（公告）日： | 2020-07-10 |
| 发明（设计）人： | 汪敏;严妍;贾亦赫;代丽娟;范梦洋 | 申请（专利权）人： | 开普云信息科技股份有限公司;北京开普云信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/951 | 分类号： | G06F16/951;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 523000 广东省东莞市石龙镇中*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络实现图像特征识别的内容安全监测系统及其方法，所述方法包括：系统运用爬虫技术对目标URL进行图像爬取，对爬取的待测图像和训练样本图像进行预处理，通过滤波器组对预处理后的图像进行特征提取，运用神经网络学习规则对样本特征进行机器训练，根据学习训练结果构建风险识别模型，对提取的待测特征进行存储并通过风险识别模型进行卷积、采样和分类，输出识别结果，监测激活函数阈值，当阈值达到指定数值时进行风险标记，系统自动预警并将监测结果反馈给用户。本技术将卷积神经网络技术与图像信息安全监测技术相结合，通过多维度多层次的深度学习训练，实现快速、高效且准确的网站内容安全监测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 实现 图像 特征 识别 内容 安全 监测 系统 及其 方法 | ||
【主权项】：
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