[发明专利]一种水印检测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种水印检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能和深度学习领域。具体方案为：将待识别图像输入至预先训练的单目标水印检测器；通过单目标水印检测器对当前样本图像进行水印检测，得到待识别图像中的水印检测框和水印检测框对应的置信度；响应于水印检测框对应的置信度大于或者等于第一置信度阈值，对水印检测框对应的置信度进行调整；响应于水印检测框对应的调整后的置信度大于或者等于预先设置的第二置信度阈值，对待识别图像进行品牌授权验证，检测出水印检测框中的水印为已获得或者未获得授权的水印。本申请实施例能够有效地识别出水印及其版本授权关系，还可以大幅度降低人工审核成本并有效地提高水印检测准确度。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，进一步涉及人工智能和深度学习领域，尤其是一种水印检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

水印是版权保护的有效手段，同时可以更多地展现品牌信息，是当今互联网图片物料中一种常见的元素，但水印的出现会影响图片美观度并可能存在侵权风险，且在各类风险中占比较高，需对水印类图片风险进行审核把控。随着日益增长的图片量，通过人工审核方式耗费巨大人力成本，且审核时效性差。需要构建高准确率、高召回率的水印识别机器策略，对水印进行检测识别，由于线上图片种类众多，图片背景复杂、水印类别增长快，识别难度较大。需尽可能提高识别准确率、召回率，同时识别水印对应的品牌名，核对相应品牌授权关系，降低品牌商标侵权风险。

水印检测目前主要采用如下两种方案：(1)传统检测方案：采用边缘特征计算、直方图、特征向量法等图像特征计算匹配方法对水印进行检测识别。单独针对数字水印又有空域、变换域、离散余弦变换、鲁棒差值等算法；(2)基于深度学习的检测方案：通过人工标注的样本进行水印区域识别，比如常见的Faster RCNN、SSD、Yolo等目标检测算法。

上述两种方案使用场景有所不同，所带来的问题和不足也有所不同。针对上述方案(1)：基于区域像素差异及特征匹配的方式鲁棒性较差，只能针对特定类别进行识别，且识别精度和速度难以满足内容审核的要求；针对方案(2)：目标检测依赖大量的数据标注，难以全面覆盖互联网上日益增长的各种样式的水印，同时难以对图片文本与水印进行区分，极易造成误识别。此外，当前所有水印识别方案均没有考虑到版权识别问题，无法对低质水印、盗版侵权水印与符合授权的水印加以区分，而商标版权问题是内容审核需要重点考虑的问题。

发明内容

本申请提供了一种水印检测方法、装置、电子设备及存储介质，能够有效地识别出水印及其版本授权关系，同时还可以大幅度降低人工审核成本并有效地提高水印检测准确度。

第一方面，本申请提供了一种水印检测方法，所述方法包括：

将待识别图像输入至预先训练的单目标水印检测器；通过所述单目标水印检测器对所述当前样本图像进行水印检测，得到所述待识别图像中的水印检测框和所述水印检测框对应的置信度；

响应于所述水印检测框对应的置信度大于或者等于所述第一置信度阈值，按照预设方法对所述水印检测框对应的置信度进行调整，得到所述水印检测框对应的调整后的置信度；

响应于所述水印检测框对应的调整后的置信度大于或者等于预先设置的第二置信度阈值，对所述待识别图像进行品牌授权验证，检测出所述水印检测框中的水印为已获得授权的水印或者未获得授权的水印。

第二方面，本申请提供了一种水印检测装置，所述装置包括：检测模块、调整模块和判断模块；其中，

所述检测模块，用于将待识别图像输入至预先训练的单目标水印检测器；通过所述单目标水印检测器对所述当前样本图像进行水印检测，得到所述待识别图像中的水印检测框和所述水印检测框对应的置信度；

所述调整模块，用于响应于所述水印检测框对应的置信度大于或者等于所述第一置信度阈值，按照预设方法对所述水印检测框对应的置信度进行调整，得到所述水印检测框对应的调整后的置信度；