[发明专利]基于深度玻尔兹曼机的电商网站违禁商品图片检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度玻尔兹曼机的电商网站违禁商品图片检测的方法。此方法由三个有效步骤组成：1）利用深度玻尔兹曼机模型对大量违禁商品图片样本以及负样本进行训练，得到较好的检测模型初始化参数，即违禁商品检测方法判别特征；2）利用反馈神经网络模型对步骤1）中所得参数进行微调，得到检测模型的最终参数；3）利用滑动窗口方法，对检测图片进行多尺度缩放，在不同尺度下进行滑动窗口操作，利用步骤2）中得到的模型检测每个窗口中是否存在违禁商品，最终判定待检测图片中是否包含违禁商品。通过DBM模型训练图像样本的过程，能够在保证训练速度的同时提取对数据有更本质刻画的特征，进而保证了目标检测的准确率和召回率。

主权项

 基于深度玻尔兹曼机的电商网站违禁商品图片检测方法，其特征在于该方法包括如下步骤：1）采集图片数据，对图片数据进行预处理；2）构建DBM模型，确定模型的层数，可见层、隐层节点数目；3）训练DBM模型； 4）利用反向传播算法对步骤3）得到的DBM模型初始化参数微调；5）利用滑动窗口方法在待检测图片上检测违禁商品，统计待检测图片的所有尺度所有窗口的判定结果，判断待检测图片中是否含有违禁商品，以及违禁商品位置。