[发明专利]非法图像识别方法、装置、设备和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种非法图像识别方法，其特征在于，包括：

预先通过第一样本集对初始化的神经网络进行训练，得到非法图像识别模型；其中，所述第一样本集包括正样本集和负样本集，所述正样本集包括对非法图像进行数据增强处理得到的扩展样本图像，一所述非法图像对应至少两张扩展样本图像；

基于所述非法图像识别模型，进行非法图像识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据增强处理包括图像裁剪处理、图像旋转处理和添加高斯噪声处理中的至少一种。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述负样本集包括多张正常图像；所述预先通过第一样本集对初始化的神经网络进行训练，得到非法图像识别模型，包括：

对所述第一样本集中的多张图像进行图像特征提取，得到所述多张图像各自对应的卷积特征；所述多张图像包括所述正样本集中的多张扩展样本图像和所述负样本集中的多张正常图像；

基于所述多张图像各自对应的卷积特征，确定所述多张图像各自属于所述非法图像的概率值；

以所述多张图像各自属于所述非法图像或所述正常图像为标签，根据所述多张图像各自属于所述非法图像的概率值与所述多张图像各自的标签之间的差异，修正所述神经网络中的一个或多个参数，得到所述非法图像识别模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述非法图像识别模型，进行非法图像识别，包括：

获取待识别图像；

通过所述非法图像识别模型，确定所述待识别图像属于所述非法图像的概率值；

根据预设阈值和所述待识别图像属于所述非法图像的概率值，确定所述待识别图像的识别结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据预设阈值和所述待识别图像属于所述非法图像的概率值，确定所述待识别图像的识别结果，包括：

若所述待识别图像属于所述非法图像的概率值大于所述预设阈值，则确定所述待识别图像属于所述非法图像，并对所述待识别图像进行召回；

若所述待识别图像属于所述非法图像的概率值小于或等于所述预设阈值，则确定所述待识别图像属于所述正常图像。

6.一种非法图像识别装置，其特征在于，包括：

训练模块，用于预先通过第一样本集对初始化的神经网络进行训练，得到非法图像识别模型；其中，所述第一样本集包括正样本集和负样本集，所述正样本集包括对非法图像进行数据增强处理得到的扩展样本图像，一所述非法图像对应至少两张扩展样本图像；

识别模块，用于基于所述非法图像识别模型，进行非法图像识别。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述负样本集包括多张正常图像；所述训练模块，包括：

特征提取单元，用于对所述第一样本集中的多张图像进行图像特征提取，得到所述多张图像各自对应的卷积特征；所述多张图像包括所述正样本集中的多张扩展样本图像和所述负样本集中的多张正常图像；

第一确定单元，用于基于所述多张图像各自对应的卷积特征，确定所述多张图像各自属于所述非法图像的概率值；

修正单元，用于以所述多张图像各自属于所述非法图像或所述正常图像为标签，根据所述多张图像各自属于所述非法图像的概率值与所述多张图像各自的标签之间的差异，修正所述神经网络中的一个或多个参数，得到所述非法图像识别模型。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述识别模块，包括：

获取单元，用于获取待识别图像；

第二确定单元，用于通过所述非法图像识别模型，确定所述待识别图像属于所述非法图像的概率值；

第三确定单元，用于根据预设阈值和所述待识别图像属于所述非法图像的概率值，确定所述待识别图像的识别结果。

9.一种计算设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器和存储器相连，其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，以执行如权利要求1至5任意一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1至5任意一项所述的方法。