[发明专利]基于人工智能的低俗图片识别方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种基于人工智能的低俗图片识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别图片；

确定所述待识别图片中的人体区域，并根据所述人体区域对所述待识别图片进行裁剪处理，得到人体图片；

通过人体低俗分类模型对所述人体图片进行分类处理，得到人体标签；

确定所述人体图片中的敏感部位区域，根据所述敏感部位区域对所述人体图片进行裁剪处理，得到敏感部位图片；

通过敏感部位分类模型对所述敏感部位图片进行分类处理，得到部位标签；

根据所述人体标签及所述部位标签，确定所述待识别图片的低俗识别结果。

2.根据权利要求1所述的低俗图片识别方法，其特征在于，所述通过人体低俗分类模型对所述人体图片进行分类处理，得到人体标签，包括：

当确定所述人体图片属于真人图片时，通过真人低俗分类模型对所述人体图片进行分类处理，得到真人标签；

当确定所述人体图片属于动漫图片时，通过动漫低俗分类模型对所述人体图片进行分类处理，得到动漫标签。

3.根据权利要求2所述的低俗图片识别方法，其特征在于，还包括：

通过人体注意力模型对所述人体图片进行分类处理，得到所述人体图片属于真人图片的第一概率、以及所述人体图片属于动漫图片的第二概率；

当所述第一概率超过所述第二概率时，确定所述人体图片属于真人图片；

当所述第一概率未超过所述第二概率时，确定所述人体图片属于动漫图片。

4.根据权利要求1所述的低俗图片识别方法，其特征在于，还包括：

通过特殊类分类模型对所述人体图片进行分类处理，得到特殊类概率；

当所述特殊类概率超过特殊类概率阈值时，确定所述待识别图片的低俗识别结果为正常图片。

5.根据权利要求1所述的低俗图片识别方法，其特征在于，所述确定所述人体图片中的敏感部位区域，根据所述敏感部位区域对所述人体图片进行裁剪处理，得到敏感部位图片，包括：

确定所述人体图片中的初始敏感部位区域，对所述初始敏感部位区域进行尺寸扩展，得到至少一个扩展敏感部位区域；

根据所述初始敏感部位区域对所述人体图片进行裁剪处理，得到初始敏感部位图片；

根据所述扩展敏感部位区域对所述人体图片进行裁剪处理，得到扩展敏感部位图片；

对所述初始敏感部位图片及所述扩展敏感部位图片的尺寸进行归一化处理。

6.根据权利要求5所述的低俗图片识别方法，其特征在于，所述通过敏感部位分类模型对所述敏感部位图片进行分类处理，得到部位标签，包括：

分别提取所述初始敏感部位图片及所述扩展敏感部位图片中的图片特征；

对所述图片特征进行平均值池化，并对平均值池化的结果进行特征标准化，得到第一池化特征；

对所述图片特征进行最大值池化，并对最大值池化的结果进行特征标准化，得到第二池化特征；

将所述第一池化特征与第二池化特征拼接为所述图片特征对应的优化特征；

将所有所述优化特征拼接为敏感部位特征，并对所述敏感部位特征进行归一化指数处理，得到部位标签。

7.根据权利要求1所述的低俗图片识别方法，其特征在于，所述根据所述人体标签及所述部位标签，确定所述待识别图片的低俗识别结果，包括：

当所述人体标签及所述部位标签中的至少一个满足低俗条件时，确定所述待识别图片的低俗识别结果为低俗图片；

当所述人体标签及所述部位标签均不满足所述低俗条件时，确定所述待识别图片的低俗识别结果为正常图片。