[发明专利]用于色情图片的图像数据处理方法及装置

说明书

本申请公开了一种用于色情图片的图像数据处理方法及装置。该方法包括生成训练数据集，其中，训练数据集包括：预设人体关键点标签；根据所述训练数据集训练得到预训练模型；输入待检测图片；以及根据预训练模型判断所述待检测图片是否属于色情图片。本申请解决了对于色情图片的检测处理效果较差的技术问题。通过本申请的方法采用改进的生成对抗网络可批量生成一批包含有正常、色情/性感两种类别的图片集。可大大减少人力成本，并且非常高效。得到的图片集可快速区分待测图片是否属于色情/性感图片。

技术领域

本申请涉及计算机视觉领域，具体而言，涉及一种用于色情图片的图像数据处理方法及装置。

背景技术

网络图片是海量丰富的，但图片的质量参差不齐，并且没有标签。

发明人发现，针对包含有性感、色情图片中人体姿态多变，不易被辨别。如果想要训练模型需要人为标注的图片费时、费力，而且成本较高、效率低下。

针对相关技术中对于色情图片的检测处理效果较差的问题，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用于色情图片的图像数据处理方法及装置，以解决对于色情图片的检测处理效果较差的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种用于色情图片的图像数据处理方法。

根据本申请的用于色情图片的图像数据处理方法包括：生成训练数据集，其中，训练数据集包括：预设人体关键点标签；根据所述训练数据集训练得到预训练模型；输入待检测图片；以及根据预训练模型判断所述待检测图片是否属于色情图片。

进一步地，成训练数据集包括：提取包含有相关要素的图片中的人体关键点信息；根据所述人体关键点信息对人体执行裁剪操作；以及将裁剪得到的图片和对应的已标注有相关要素的标签储存到训练集数据库。

进一步地，生成训练数据集包括：根据关键点对人体执行裁剪；以及将人体图像中的肩部位置的关键点在原图中的中央位置对齐。

进一步地，根据预训练模型判断所述待检测图片是否属于色情图片包括：在预训练模型中输入与训练阶段相同分布的随机变量及拟得到的图片标签；以及根据预训练模型中生成的对抗网络，获取生成的图片。

进一步地，根据预训练模型判断所述待检测图片是否属于色情图片还包括：模型训练过程，所述模型训练过程包括：在生成网络中生成类似真实的预设目标图片；在判断网络中判断一个给定预设图片是不是真实的预设目标图片；以及将上述生成网络和判断网络持续对抗训练，并通过预测的判决结果与真实的结果之间的差别，更新生成网络和判决网络中的参数。

为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种用于色情图片的图像数据处理装置。

根据本申请的用于色情图片的图像数据处理装置包括：生成模块，用于生成训练数据集，其中，训练数据集包括：预设人体关键点标签；训练模块，用于根据所述训练数据集训练得到预训练模型；输入模块，用于输入待检测图片；以及判断模块，用于根据预训练模型判断所述待检测图片是否属于色情图片。

进一步地，所述生成模块包括：提取单元，用于提取包含有相关要素的图片中的人体关键点信息；裁剪单元，用于根据所述人体关键点信息对人体执行裁剪操作；以及存储单元，用于将裁剪得到的图片和对应的已标注有相关要素的标签储存到训练集数据库。

进一步地，所述生成模块包括：关键点裁剪单元，用于根据关键点对人体执行裁剪；以及对齐单元，用于将人体图像中的肩部位置的关键点在原图中的中央位置对齐。

进一步地，所述判断模块包括：变量和标签输入单元，用于在预训练模型中输入与训练阶段相同分布的随机变量及拟得到的图片标签；以及判决单元，用于根据预训练模型中生成的对抗网络，获取生成的图片。