[发明专利]图片的处理方法、装置及系统在审
申请号: | 201710012643.1 | 申请日: | 2017-01-06 |
公开(公告)号: | CN108280459A | 公开(公告)日: | 2018-07-13 |
发明(设计)人: | 许涵斌;靳玉康 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;H04L12/58 |
代理公司: | 北京博浩百睿知识产权代理有限责任公司 11134 | 代理人: | 宋子良 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 开曼群岛;KY |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 通讯消息 装置及系统 行为特征 图片 图片类型 预定类型 申请 检测 | ||
本申请公开了一种图片的处理方法、装置及系统。其中,该方法包括:接收通讯消息,其中,通讯消息包含图片;获取所述通讯消息的第一账号;获取所述第一账号的行为特征;至少基于所述第一账号的行为特征,检测所述通讯消息包含的图片是否为预定类型的图片。本申请解决了识别图片类型的效率低的技术问题。
技术领域
本申请涉及信息处理领域,具体而言,涉及一种图片的处理方法、装置及系统。
背景技术
现有技术中,在即时通讯软件上发送的海量消息中,包含大量的记录有欺诈信息的图片,现有技术中通过阻断这类图片的传播来阻断相应的欺诈行为的发生,具体地,现有技术中为了阻断这类图片的传播采用的主要处理为:对图片本身进行分析,如针对图片进行色彩分析、纹理分析和结构分析,这些分析方法通过图片本身的性质(如色彩,纹理和结构等)来判断未知图片与已知的携带有欺诈信息的图片的相似性。
然而,通过分析图片本身的性质(色彩,纹理,结构等)来判断未知图片与现有图片的相似性存在两个比较严重的问题,一是对图片进行色彩分析,纹理分析和结构分析的速度非常非常的慢,无法满足线上实时性的要求;二是如果对图片进行细微的改变,如将图片进行几何变形扭曲处理,那么图片的相似性识别将会失效,因此,现有技术中对图片类型(如携带有欺诈信息的图片的类型)的识别效率低。
针对上述识别图片类型的效率低的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种图片的处理方法、装置及系统,以至少解决识别图片类型的效率低的技术问题。
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种图片的处理系统,包括:第一终端,第一账号登录在所述第一终端上,所述第一终端通过所述第一账号发送通讯消息;服务器,用于接收所述通讯消息,获取所述通讯消息的第一账号,获取所述第一账号的行为特征,以及至少基于所述第一账号的行为特征,检测所述通讯消息包含的图片是否为预定类型的图片。
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种图片的处理方法,包括:接收通讯消息,其中,该通讯消息包括图片;获取所述通讯消息的第一账号,其中,所述第一账号为发送所述通讯消息的账号;获取所述第一账号的行为特征;至少基于所述第一账 号的行为特征,检测所述通讯消息包含的图片是否为预定类型的图片。
根据本申请实施例的另一方面,还提供了一种图片的处理装置,包括:接收单元,用于接收通讯消息,其中,该通讯消息包括图片;第一获取单元,用于获取所述通讯消息的第一账号,其中,所述第一账号为发送所述通讯消息的账号;第二获取单元,用于获取所述第一账号的行为特征;检测单元,用于至少基于所述第一账号的行为特征,检测所述通讯消息包含的图片是否为预定类型的图片。
在本申请实施例中,服务器接收到第一账号发送的通讯消息之后,基于该第一账号的行为特征检测该图片是否为预定类型的图片,在该方案中,不是单单基于图片的属性特征进行图片类型的检测,即便是改变了该图片的属性(如对图片进行扭曲变形处理),也可以基于第一账号的行为特征检测图片的类型,提高了检测图片的类型的准确率;并且获取第一账号的行为特征的速度远远高于对图片的属性进行识别的速度,提高了检测图片的类型的速度。通过上述实施例,解决了现有技术中识别图片类型的效率低的问题,实现了可以准确、快速识别图片的类型的效果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1是根据本申请实施例的一种图片的处理方法的终端结构示意图;
图2是根据本申请实施例的一种可选的图片的处理系统的示意图;
图3是根据本申请实施例的一种可选的图片的处理方法的流程图一;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于阿里巴巴集团控股有限公司,未经阿里巴巴集团控股有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710012643.1/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。