[发明专利]素材审核方法、计算设备及存储介质

权利要求书

1.一种素材审核方法，包括：

获取待审核素材；

利用经过训练的素材判别模型，计算所述待审核素材与原始素材库中的原始素材之间的相似度；其中，所述素材判别模型是根据所述原始素材库中的原始素材以及通过对所述原始素材进行变化处理所生成的第一变化素材和第二变化素材进行训练得到的；

根据所述相似度，确定审核结果。

2.根据权利要求1所述的方法，在所述利用经过训练的素材判别模型，计算所述待审核素材与原始素材库中的原始素材之间的相似度之前，所述方法还包括：

针对所述原始素材库中的每个原始素材，按照预设素材变化模板，对该原始素材进行变化处理，生成该原始素材对应的第一变化素材和第二变化素材，构建该原始素材对应的三元样本组；其中，该原始素材对应的三元样本组包含有该原始素材、所述第一变化素材以及所述第二变化素材；

将各个原始素材对应的三元样本组添加至训练样本集合中；

根据所述训练样本集合，训练得到素材判别模型。

3.根据权利要求2所述的方法，所述预设素材变化模板包括以下模板中的一个或多个：

素材背景变化模板、素材前景变化模板、素材纹理变化模板、素材拉伸模板、素材截取模板、素材文本变化模板、素材拼接模板。

4.根据权利要求2或3所述的方法，所述根据所述训练样本集合，训练得到素材判别模型，包括：

从所述训练样本集合中提取三元样本组；

将所述三元样本组输入至初始素材判别模型中进行特征向量提取，得到所述三元样本组的目标素材特征向量；

利用三元损失函数，计算所述三元样本组的目标素材特征向量对应的损失，根据所述损失调整所述初始素材判别模型的权重参数；

循环迭代执行上述步骤，直至满足迭代结束条件，得到素材判别模型。

5.根据权利要求4所述的方法，所述初始素材判别模型包括：深度残差网络和孪生网络；

所述将所述三元样本组输入至初始素材判别模型中进行特征向量提取，得到所述三元样本组的目标素材特征向量，包括：

将所述三元样本组输入至所述深度残差网络中进行第一次特征向量提取，得到所述三元样本组的初始素材特征向量；

将所述三元样本组的初始素材特征向量输入至对应的孪生网络中进行第二次特征向量提取，得到所述三元样本组的目标素材特征向量。

6.根据权利要求4或5所述的方法，所述三元样本组的目标素材特征向量包括：所述原始素材的目标素材特征向量、所述第一变化素材的目标素材特征向量以及所述第二变化素材的目标素材特征向量；

所述利用三元损失函数，计算所述三元样本组的目标素材特征向量对应的损失，包括：

计算所述原始素材的目标素材特征向量和所述第一变化素材的目标素材特征向量之间的第一相似度；

计算所述原始素材的目标素材特征向量和所述第二变化素材的目标素材特征向量之间的第二相似度；

依据所述第一相似度、所述第二相似度以及预设参数，得到所述三元样本组的目标素材特征向量对应的损失。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，所述根据所述相似度，确定审核结果，包括：

判断所述相似度是否超过预设阈值；

若是，则将所述待审核素材添加至审核队列中，通过审核端对所述审核队列中的待审核素材进行审核，得到审核结果；若否，则审核通过。

8.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行以下操作：

获取待审核素材；

利用经过训练的素材判别模型，计算所述待审核素材与原始素材库中的原始素材之间的相似度；其中，所述素材判别模型是根据所述原始素材库中的原始素材以及通过对所述原始素材进行变化处理所生成的第一变化素材和第二变化素材进行训练得到的；

根据所述相似度，确定审核结果。