[发明专利]一种基于卷积神经网络的不雅图片识别方法、终端、设备及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201710752783.2 | 申请日： | 2017-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN107665333A | 公开（公告）日： | 2018-02-06 |
| 发明（设计）人： | 王健宗;石磊;黄章成;肖京 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市精英专利事务所44242 | 代理人： | 林燕云 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于卷积神经网络的不雅图片识别方法、终端、设备及计算机可读存储介质，其中所述方法包括对获取的待测图片数据进行预处理；将预处理后的待测图片数据分别输入多个预设检测模型以对应地得到多个不同的置信度；根据预设的线性加权比对所有的置信度进行计算以得到一图片置信度；判断所述图片置信度是否大于预设置信度；若所述图片置信度大于预设置信度，判定所述待测图片数据为不雅图片数据。本发明可以自动分析输入的待测图片并对图片进行分类鉴别，大大提高了鉴黄的准确率，降低了鉴黄的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 不雅 图片 识别 方法 终端 设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的不雅图片识别方法，其特征在于，所述方法包括：对获取的待测图片数据进行预处理；将预处理后的待测图片数据分别输入多个预设检测模型以对应地得到多个不同的置信度；根据预设的线性加权比对所有的置信度进行计算以得到一图片置信度，其中，所述预设的线性加权比包括多个比值，所述比值的数量与所述卷积神经网络的数量相同，且每个比值均对应一不同的卷积神经网络；判断所述图片置信度是否大于预设置信度；若所述图片置信度大于预设置信度，判定所述待测图片数据为不雅图片数据。
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