[发明专利]一种支持增量训练的垃圾图片识别方法和系统有效
| 申请号： | 201310003154.1 | 申请日： | 2013-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN103020646A | 公开（公告）日： | 2013-04-03 |
| 发明（设计）人： | 高洪涛 | 申请（专利权）人： | 深圳市彩讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 广东国晖律师事务所 44266 | 代理人： | 赵琼花 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区科*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种支持增量训练的垃圾图片识别方法和系统，所述方法包括步骤：将特征处理模块作为服务进程运行，初始化线性参数初值为零向量；B）收集的垃圾图片集和正常图片集，提取每张图片的特征，提取每张图片的元数据，将特征向量和对应的类别发送给特征处理模块，进行学习；C）在反垃圾系统中，对于每封经过发垃圾系统的邮件，提取图片的特征向量，发送给特征处理模块进行分类，并根据分类结果对邮件进行是否垃圾邮件的判断；D）如果出现了新形式的垃圾图片，提取特征并发给特征处理模块进行增量学习。本发明对出现的新形式垃圾图片快速的学习，不影响现有系统的正常工作，明显提升垃圾图片的识别效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 支持 增量 训练 垃圾 图片 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种支持增量训练的垃圾图片识别方法，包括步骤：A）将特征处理模块作为服务进程运行，初始化线性参数初值为零向量；B）收集的垃圾图片集和正常图片集，由图片处理模块二提取每张图片的特征，提取每张图片的元数据，将特征向量和对应的类别发送给特征处理模块，进行学习；C）在反垃圾系统中，对于每封经过发垃圾系统的邮件，由图片处理模块一提取图片的特征向量，发送给特征处理模块进行分类，并根据分类结果对邮件进行是否垃圾邮件的判断；D）如果出现了新形式的垃圾图片，由图片处理模块二提取特征并发给特征处理模块进行增量学习。
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