基于深度学习卷积神经网络的敏感图片识别方法及系统专利查询专利号|摘要-满商公司网

基于深度学习卷积神经网络的敏感图片识别方法及系统

基本信息

申请号	CN201910628014.0	申请日	-
公开（公告）号	CN110321873A	公开（公告）日	2019-10-11
申请公布号	CN110321873A	申请公布日	2019-10-11
分类号	G06K9/00;G06K9/62	分类	计算；推算；计数;
发明人	徐锐;冯瑞	申请（专利权）人	苏州慧邦科技有限公司
代理机构	上海德昭知识产权代理有限公司	代理人	郁旦蓉
地址	215164 江苏省苏州市吴中区苏州工业园区东环路1518号新苏大厦321室
法律状态	-

摘要

本发明提供了一种基于深度学习卷积神经网络的敏感图片识别方法，用于对多个待测图片进行检测，从而识别待测图片中的敏感图片，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，将待测图片输入人脸检测网络模型，判断待测图片中是否具有人脸；步骤S2，通过人脸检测网络模型对人脸图片进行分析，获取人脸检测信息；步骤S3，将人脸检测信息输入人脸识别网络模型，获取人脸的特征向量；步骤S4，根据人脸向量数据集对特征向量进行余弦相似度计算，获取特征向量的最大余弦值；步骤S5，判断最大余弦值是否小于预定的阈值；步骤S6，将图像图片输入图片分类网络模型，预测图像图片的图片类别；步骤S7，将预测为敏感图片类别的图像图片和人脸图片标识为敏感图片。