[发明专利]图像检测方法及系统

说明书

本申请公开了一种图像检测方法及系统。该图像检测方法包括接收待测图像并传输至第一检测网络，判断所述待测图像中是否包含第一目标区域；若所述待测图像中包含所述第一目标区域，则接收根据所述待测图像获得的第一待测标识并传输至第二检测网络；判断所述第一待测标识中是否包含第二目标区域；若所述第一待测标识中包含第二目标区域，则判定所述待测图像为标识图像；若所述第一待测标识中不包含第二目标区域，则判定所述待测图像为非标识图像。本申请还提供了一种采用上述图像检测方法的图像检测系统。本申请解决了标识人体图像识别技术中由于图像中人物肤色各异、姿态多变等导致的识别率低、检测难度大等技术问题。

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，具体而言，涉及一种图像检测方法及系统。

背景技术

随着互联网和多媒体技术的迅猛发展，图像和视频已成为主要的信息传播载体。互联网高度的开放性和交互性，极大的促进了文化传播活动，但也随之产生了不法色情信息传播活动。屡禁不止的色情网站污染了网络环境，严重影响未成年人的身心健康。近年来兴起的网络直播、云盘等也成为不法分子传播淫秽色情信息的工具，因此色情内容的检测越来越受到从事网络安全技术的执法部门和研究机构的关注，淫秽色情图像的识别是国内外图像识别技术领域专家们近年来试图解决的重要问题。

相关技术中图像识别方法一般分为基于传统机器学习的图像识别方法和基于深度学习的图像识别方法。色情图像识别与一般图像识别方法类似，但色情图像具有其自身特点，如大面积皮肤裸露、敏感部位裸露等。针对色情图像识别，基于传统的机器学习的识别方法有基于肤色检测的识别方法，基于视觉词袋算法(Bag-of-visual-words)的识别方法等；基于深度学习的包括基于50层残差学习网络(Residual Network)的NSFW(NotSuitable/Safe For Work)图像过滤网络等。由于色情图像中主体人物肤色各异、姿态多变等特点，色情图像过滤很难达到100％过滤，因此一直是业界研究的重点。

针对相关技术中由于图像中人物肤色各异、姿态多变等导致的识别率低、检测难度大、识别效率低等技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种图像检测方法及系统，以解决上述相关技术中的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种图像检测方法，该方法包括：接收待测图像并传输至第一检测网络，判断所述待测图像中是否包含第一目标区域；若所述待测图像中包含所述第一目标区域，则接收根据所述待测图像获得的第一待测标识并传输至第二检测网络；判断所述第一待测标识中是否包含第二目标区域；若所述第一待测标识中包含第二目标区域，则判定所述待测图像为标识图像；若所述第一待测标识中不包含第二目标区域，则判定所述待测图像为非标识图像。

进一步的，如前述的方法，在接收待测图像并传输至第一检测网络之前，还包括：S101.获取第一实验组图像，所述第一实验组图像包括第一标识图像，其中，所述第一标识图像包括所述第一目标区域并显示出所述第二目标区域；S102.获取第二实验组图像，其中，所述第二实验组图像通过标注所述第一标识图像中的所述第二目标区域获得；S103.将所述第一实验组图像分为第一训练集和第一验证集，所述第一训练集和所述第一验证集的图像数量之比为第一预设比例；S104.将所述第二实验组图像分为第二训练集和第二验证集，所述第二训练集和所述第二验证集的图像数量之比为第二预设比例。

进一步的，如前述的方法，所述接收待测图像并传输至第一检测网络之前，还包括：根据所述第一训练集和所述第一验证集对卷积神经网络进行训练，获得所述第一检测网络。