CN108920700A - 一种虚假图片识别方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种虚假图片识别方法及装置，该方法包括：根据待识别图片的图片因子和网络图片数据库生成待识别图片的虚假图片指数，判断待识别图片的虚假图片指数是否大于第一阈值，若判断出待识别图片的虚假图片指数大于第一阈值，判断出待识别图片为虚假图片，嵌入虚假图片提醒标签至虚假图片中。本发明能够有效识别出网络上传播的虚假图片，避免虚假图片传播造成的影响。

Description

一种虚假图片识别方法及装置

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种虚假图片识别方法及装置。

背景技术

网络上时常会出现虚假图片，虚假图片多由发布者通过图像处理软件对原图进行篡改后生成。虚假图片的传播误导了网络用户，对原图的权益造成损坏，且可能会对社会治安造成不良影响。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供了一种虚假图片识别方法及装置，能够有效识别出网络上传播的虚假图片，避免虚假图片传播造成的影响。

为实现上述目的，本发明提供了一种虚假图片识别方法，包括：

根据待识别图片的图片因子和网络图片数据库生成所述待识别图片的虚假图片指数，所述图片因子包括图片基础数据、附属文本信息、预处理图片内容信息和图片发布者信息中的至少一种；

判断所述待识别图片的虚假图片指数是否大于第一阈值，若判断出所述待识别图片的虚假图片指数大于第一阈值，判断出所述待识别图片为虚假图片，嵌入虚假图片提醒标签至所述虚假图片中。

可选地，所述根据待识别图片的图片因子和网络图片数据库生成所述待识别图片的虚假图片指数具体包括：

根据待识别图片的图片基础数据和网络图片数据库生成所述待识别图片的第一匹配度，根据待识别图片的附属文本信息与网络图片库数据生成所述待识别图片的第二匹配度，根据待识别图片的预处理图片内容信息与网络图片库数据生成所述待识别图片的第三匹配度；

判断所述待识别图片的第一匹配度是否小于第二阈值，若判断出所述待识别图片的第一匹配度小于第二阈值，对所述待识别图片的虚假图片指数加一；

判断所述待识别图片的第二匹配度是否小于第二阈值，若判断出所述待识别图片的第二匹配度小于第二阈值，对所述待识别图片的虚假图片指数加一；

判断所述待识别图片的第三匹配度是否小于第二阈值，若判断出所述待识别图片的第三匹配度小于第二阈值，对所述待识别图片的虚假图片指数加一；

根据所述待识别图片的图片发布者信息、网络图片数据库和预先生成的虚假图片数据库判断所述待识别图片的图片发布者是否为低信誉发布者，若判断出所述待识别图片的图片发布者为低信誉发布者，对所述待识别图片的虚假图片指数加一。

可选地，在所述根据待识别图片的图片基础数据和网络图片数据库生成所述待识别图片的第一匹配度之前还包括：

采集待识别图片的图片基础数据和附属文本信息，所述图片基础数据包括图像标题、图像高度、图像宽度、拍摄设备、分辨率、拍摄软件、拍摄时间、修改时间、定位信息和拍摄记录信息中的至少一种。

可选地，在所述根据待识别图片的预处理图片内容信息与网络图片库数据生成所述待识别图片的第三匹配度之前还包括：

采集所述待识别图片的图片内容信息；

根据所述图片内容信息对所述待识别图片进行预处理；

生成与所述待识别图片对应的预处理图片内容信息。

可选地，还包括：

若判断出所述待识别图片的虚假图片指数小于或等于第一阈值，判断与所述待识别图片对应的虚假图片反馈信息数量是否大于第三阈值，若判断出与所述待识别图片对应的虚假图片反馈信息数量大于第三阈值，对所述待识别图片的虚假图片指数加一，并继续执行所述判断所述待识别图片的虚假图片指数是否大于第一阈值的步骤。

可选地，还包括：

若判断出所述待识别图片的虚假图片指数大于第一阈值，存储所述虚假图片至虚假图片数据库。

为实现上述目的，本发明还提供了一种虚假图片识别装置，包括：

第一生成模块，用于根据待识别图片的图片因子和网络图片数据库生成所述待识别图片的虚假图片指数，所述图片因子包括图片基础数据、附属文本信息、预处理图片内容信息和图片发布者信息中的至少一种；

第一判断模块，用于判断所述待识别图片的虚假图片指数是否大于第一阈值，若判断出所述待识别图片的虚假图片指数大于第一阈值，判断出所述待识别图片为虚假图片；

嵌入模块，用于当第一判断模块判断出所述待识别图片为虚假图片时，嵌入虚假图片提醒标签至所述虚假图片中。

可选地，还包括第二生成模块和第二判断模块；

所述第二生成模块，用于根据待识别图片的图片基础数据和网络图片数据库生成所述待识别图片的第一匹配度，根据待识别图片的附属文本信息与网络图片库数据生成所述待识别图片的第二匹配度，根据待识别图片的预处理图片内容信息与网络图片库数据生成所述待识别图片的第三匹配度；

所述第二判断模块，用于判断所述待识别图片的第一匹配度是否小于第二阈值，判断所述待识别图片的第二匹配度是否小于第二阈值，判断所述待识别图片的第三匹配度是否小于第二阈值，根据所述待识别图片的图片发布者信息、网络图片数据库和预先生成的虚假图片数据库判断所述待识别图片的图片发布者是否为低信誉发布者；

所述第一生成模块具体用于当第二判断模块判断出所述待识别图片的第一匹配度小于第二阈值时，对所述待识别图片的虚假图片指数加一，当第二判断模块判断出所述待识别图片的第二匹配度小于第二阈值时，对所述待识别图片的虚假图片指数加一，当第二判断模块判断出所述待识别图片的第三匹配度小于第二阈值时，对所述待识别图片的虚假图片指数加一，当第二判断模块判断出所述待识别图片的图片发布者为低信誉发布者时，对所述待识别图片的虚假图片指数加一。

可选地，还包括：

采集模块，用于采集待识别图片的图片基础数据和附属文本信息，所述图片基础数据包括图像标题、图像高度、图像宽度、拍摄设备、分辨率、拍摄软件、拍摄时间、修改时间、定位信息和拍摄记录信息中的至少一种。

可选地，还包括：预处理模块和第三生成模块；

所述采集模块还用于采集所述待识别图片的图片内容信息；

所述预处理模块，用于根据所述图片内容信息对所述待识别图片进行预处理；

所述第三生成模块，用于生成与所述待识别图片对应的预处理图片内容信息。

本发明具有以下有益效果：

本发明提供的虚假图片识别方法，根据待识别图片的图片因子和网络图片数据库生成待识别图片的虚假图片指数，若判断出待识别图片的虚假图片指数大于第一阈值，判断出待识别图片为虚假图片，嵌入虚假图片提醒标签至虚假图片中。本发明能够有效识别出网络上传播的虚假图片，避免虚假图片传播造成的影响。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种虚假图片识别方法的流程示意图；

图2为本发明实施例二提供的一种虚假图片识别方法的流程示意图；

图3为本发明实施例三提供的一种虚假图片识别装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种虚假图片识别方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤101、根据待识别图片的图片因子和网络图片数据库生成所述待识别图片的虚假图片指数，所述图片因子包括图片基础数据、附属文本信息、预处理图片内容信息和图片发布者信息中的至少一种。

步骤102、判断所述待识别图片的虚假图片指数是否大于第一阈值，若是，执行步骤103；若否，流程结束。

步骤103、判断出所述待识别图片为虚假图片，嵌入虚假图片提醒标签至所述虚假图片中。

本实施例提供的虚假图片识别方法，根据待识别图片的图片因子和网络图片数据库生成待识别图片的虚假图片指数，若判断出待识别图片的虚假图片指数大于第一阈值，判断出待识别图片为虚假图片，嵌入虚假图片提醒标签至虚假图片中。该方法能够有效识别出网络上传播的虚假图片，避免虚假图片传播造成的影响。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种虚假图片识别方法的流程示意图，如图2所示，该方法包括以下步骤：

步骤201、采集待识别图片的图片基础数据和附属文本信息，所述图片基础数据包括图像标题、图像高度、图像宽度、拍摄设备、分辨率、拍摄软件、拍摄时间、修改时间、定位信息和拍摄记录信息中的至少一种。

优选地，本实施例中的各步骤由虚假图片识别装置执行。

本实施例中，优选地，所述待识别图片为网络图片。附属文本信息为该待识别图片所在网页的可识别文本信息，附属文本信息可为网页具体内容或网页内容关键字。如：网页具体内容可包括针对该待识别图片的评论内容，网页内容关键字为网页具体内容中出现频率最高的关键字。

采集待识别图片的图像标题、图像高度、图像宽度、拍摄设备、分辨率、拍摄软件、拍摄时间、修改时间、定位信息和拍摄记录信息中的至少一种并生成该待识别图片的图片基础数据。本实施例中，待识别图片的图片基础数据包括可以被采集的图片基础数据。如：当某待识别图片的拍摄设备信息无法被采集时，该待识别图片的图片基础数据中即无法包括拍摄设备信息。

步骤202、采集所述待识别图片的图片内容信息。

通过图片识别技术采集待识别图片的图片内容信息。

步骤201与步骤202的执行顺序可根据需要进行变更，例如，步骤202可在步骤201之前执行或者步骤201和步骤202可同时执行。

步骤203、根据所述图片内容信息对所述待识别图片进行预处理。

预处理具体包括：对图片内容信息进行处理清洗，以剔除图片内容信息中包括的冗余信息和错误信息。

步骤204、生成与所述待识别图片对应的预处理图片内容信息。

如：由于网页格式问题导致待识别图片出现重影时，对该待识别图片进行预处理，修正该重影待识别图片为不重影待识别图片，生成的预处理图片内容信息中仅需保留不重影图片的图片内容信息即可。

步骤205、根据待识别图片的图片基础数据和网络图片数据库生成所述待识别图片的第一匹配度，根据待识别图片的附属文本信息与网络图片库数据生成所述待识别图片的第二匹配度，根据待识别图片的预处理图片内容信息与网络图片库数据生成所述待识别图片的第三匹配度。

网络图片数据库可以预先生成，也可根据待识别图片实时生成。当网络图片数据库根据待识别图片实时生成时，该网络图片数据库的生成方式具体为：利用网络爬虫技术搜索大量网页中包括与该待识别图片相关的网络图片数据和/或网络图片数据所在网页内容。网络图片数据可为网络爬虫信息库。

本实施例中，将图片基础数据中包括的图像标题、图像高度、图像宽度、拍摄设备、分辨率、拍摄软件、拍摄时间、修改时间、定位信息和拍摄记录信息与网络图片数据库中的图片的图片基础数据分别进行交叉匹配分析以生成待识别图片的第一匹配度。如：当待识别图片的图片基础数据包括图像标题、图像高度、图像宽度、拍摄设备、分辨率、拍摄软件、拍摄时间、修改时间、定位信息和拍摄记录信息时，待识别图片的图片基础数据中的图像标题、图像高度、图像宽度、拍摄设备、分辨率、拍摄软件和定位信息均与网络图片数据库中某个图片的图像标题、图像高度、图像宽度、拍摄设备、分辨率、拍摄软件和定位信息相同，则生成待识别图片的第一匹配度为70％。

当判断出待识别图片的附属文本信息与网络图片数据库中某个图片的附属文本内容完全相同时，则生成待识别图片的第二匹配度为100％。可选地，当判断出待识别图片的附属文本信息中的针对该待识别图片的评论内容为重复性评论内容或异常评论内容时，则生成待识别图片的第二匹配度为40％。重复性评论内容或异常评论内容的评价标准可根据网络图片数据库生成。

当判断出待识别图片的预处理图片内容信息与网络图片库数据中某个图片的预处理图片内容信息的相似度为50％时，则生成待识别图片的第三匹配度为50％。

步骤206、判断所述待识别图片的第一匹配度是否小于第二阈值，若是，执行步骤207；若否，执行步骤208。

第二阈值可根据实际应用场景进行调整，第二阈值为60％-80％，优选地，第二阈值为70％。

若判断出待识别图片的第一匹配度小于第二阈值，表示待识别图片的部分图片基础数据与网络图片数据库中的某图片的部分图片基础数据对应完全相同，待识别图片的其余部分图片基础数据却与网络图片数据库中的该图片的其余部分图片基础数据不同，该待识别图片可能在该图片基础上进行了修改，故执行步骤207。

步骤207、对所述待识别图片的虚假图片指数加一。

本实施例中，默认待识别图片的虚假图片指数初值为零。待识别图片的虚假图片指数越高，该待识别图片为虚假图片的概率越大。

步骤208、判断所述待识别图片的第二匹配度是否小于第二阈值，若是，执行步骤209；若否，执行步骤210。

若判断出待识别图片的第二匹配度小于第二阈值，表示待识别图片的附属文本信息异常，执行步骤209。如：待识别图片的附属文本信息异常包括：附属文本信息中的针对该待识别图片的评论内容为重复性评论内容或异常评论内容(如：水军评论内容)。

步骤209、对所述待识别图片的虚假图片指数加一。

对所述待识别图片的虚假图片指数加一后生成新的虚假图片指数。

步骤210、判断所述待识别图片的第三匹配度是否小于第二阈值，若是，执行步骤211；若否，执行步骤212。

若判断出待识别图片的第三匹配度小于第二阈值，表示待识别图片的预处理图片内容信息与网络图片库数据中某个图片的预处理图片内容信息部分相似，该待识别图片可能在网络图片库数据中的该图片基础上进行了修改，执行步骤211。

步骤211、对所述待识别图片的虚假图片指数加一。

以上步骤206-步骤211可根据实际应用场景进行调整，以能够有效识别出虚假图片为准进行具体设计。

可选地，本实施例的方法中的步骤206-步骤211还可替换为：根据待识别图片的第一匹配度、待识别图片的第二匹配度和待识别图片的第三匹配度生成匹配度平均值，判断所述匹配度平均值是否小于第二阈值，若判断出匹配度平均值小于第二阈值，对所述待识别图片的虚假图片指数加一。进一步可选地，根据待识别图片的第一匹配度、待识别图片的第二匹配度和待识别图片的第三匹配度生成匹配度平均值还可替换为：根据待识别图片的第一匹配度及其对应的权值、待识别图片的第二匹配度及其对应的权值和待识别图片的第三匹配度及其对应的权值生成匹配度平均值。

步骤212、根据所述待识别图片的图片发布者信息、网络图片数据库和预先生成的虚假图片数据库判断所述待识别图片的图片发布者是否为低信誉发布者，若是，执行步骤213；若否，执行步骤214。

图片发布者信息可包括与图片发布者对应的图片发布者标识和图片发布者网络地址。通过大数据采集和比对的方式，判断与该图片发布者标识或图片发布者网络地址对应的发布者是否具有图片造假记录或包括发布者身份信息少等信誉较低因素。

若判断出待识别图片的图片发布者具有图片造假记录或包括信誉较低因素，判断出待识别图片的图片发布者是否为低信誉发布者，执行步骤213。

步骤213、对所述待识别图片的虚假图片指数加一。

步骤214、判断所述待识别图片的虚假图片指数是否大于第一阈值，若是，执行步骤215；若否，执行步骤217。

第一阈值可根据实际应用场景进行调整。第一阈值为1-5，优选地，第一阈值为3。若判断出待识别图片的虚假图片指数小于或等于第一阈值，表示该待识别图片暂时不判断为虚假图片，执行步骤217。

步骤215、判断出所述待识别图片为虚假图片，嵌入虚假图片提醒标签至所述虚假图片中。

虚假图片提醒标签可通过水印或网页信息的形式嵌入至虚假图片中。可选地，虚假图片提醒标签可嵌入至虚假图片所在网页中。如：虚假图片提醒标签可以为“该图片可能为虚假图片，请谨慎对待”。该虚假图片提醒标签设于醒目处。

可选地，网络用户可操作该虚假图片提醒标签，如可对该虚假图片提醒标签进行点击。

步骤216、存储所述虚假图片至虚假图片数据库，流程结束。

虚假图片数据库包括多个虚假图片，虚假图片数据库可根据多个虚假图片进行大数据共性特征分析，并生成虚假图片共性特性因子。

可选地，本实施例的该方法还可根据虚假图片共性特性因子生成待识别图片的虚假图片指数。

步骤217、判断与所述待识别图片对应的虚假图片反馈信息数量是否大于第三阈值，若是，执行步骤214；若否，流程结束。

在待识别图片或待识别图片所在网页的转发过程中，网络用户可通过举报的形式提供虚假图片反馈信息，当判断出待识别图片或待识别图片所在网页对应的虚假图片反馈信息数量大于第三阈值时，表示该待识别图片可能为虚假图片，执行步骤214。可选地，若判断出与所述待识别图片对应的虚假图片反馈信息数量大于第三阈值，执行步骤215。本实施例中的第三阈值可根据实际应用场景进行设置。

值得说明的是，本实施例中网页不局限于电脑浏览网页，还可为各种APP网页。

本实施例提供的虚假图片识别方法，根据待识别图片的图片因子和网络图片数据库生成待识别图片的虚假图片指数，若判断出待识别图片的虚假图片指数大于第一阈值，判断出待识别图片为虚假图片，嵌入虚假图片提醒标签至虚假图片中。该方法能够有效识别出网络上传播的虚假图片，以在虚假图片中嵌入虚假图片提醒标签的方式提醒网络用户，能够避免虚假图片的传播对网络用户的误导，减小虚假图片对原图权益造成的损坏及对社会治安可能造成的不良影响。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种虚假图片识别装置的结构示意图，如图3所示，该装置包括：第一生成模块11、第一判断模块12和嵌入模块13。

第一生成模块11用于根据待识别图片的图片因子和网络图片数据库生成所述待识别图片的虚假图片指数，所述图片因子包括图片基础数据、附属文本信息、预处理图片内容信息和图片发布者信息中的至少一种。

第一判断模块12用于判断所述待识别图片的虚假图片指数是否大于第一阈值，若判断出所述待识别图片的虚假图片指数大于第一阈值，判断出所述待识别图片为虚假图片。

嵌入模块13用于当第一判断模块12判断出所述待识别图片为虚假图片时，嵌入虚假图片提醒标签至所述虚假图片中。

进一步地，该装置还包括：第二生成模块14和第二判断模块15。

所述第二生成模块14用于根据待识别图片的图片基础数据和网络图片数据库生成所述待识别图片的第一匹配度，根据待识别图片的附属文本信息与网络图片库数据生成所述待识别图片的第二匹配度，根据待识别图片的预处理图片内容信息与网络图片库数据生成所述待识别图片的第三匹配度。

所述第二判断模块15用于判断所述待识别图片的第一匹配度是否小于第二阈值，判断所述待识别图片的第二匹配度是否小于第二阈值，判断所述待识别图片的第三匹配度是否小于第二阈值，根据所述待识别图片的图片发布者信息、网络图片数据库和预先生成的虚假图片数据库判断所述待识别图片的图片发布者是否为低信誉发布者。

所述第一生成模块11具体用于当第二判断模块15判断出所述待识别图片的第一匹配度小于第二阈值时，对所述待识别图片的虚假图片指数加一，当第二判断模块15判断出所述待识别图片的第二匹配度小于第二阈值时，对所述待识别图片的虚假图片指数加一，当第二判断模块15判断出所述待识别图片的第三匹配度小于第二阈值时，对所述待识别图片的虚假图片指数加一，当第二判断模块15判断出所述待识别图片的图片发布者为低信誉发布者时，对所述待识别图片的虚假图片指数加一。

进一步地，该装置还包括：采集模块16。

采集模块16用于采集待识别图片的图片基础数据和附属文本信息，所述图片基础数据包括图像标题、图像高度、图像宽度、拍摄设备、分辨率、拍摄软件、拍摄时间、修改时间、定位信息和拍摄记录信息中的至少一种。

进一步地，该装置还包括：预处理模块17和第三生成模块18。

所述采集模块16还用于采集所述待识别图片的图片内容信息。

所述预处理模块17用于根据所述图片内容信息对所述待识别图片进行预处理。

所述第三生成模块18用于生成与所述待识别图片对应的预处理图片内容信息。

进一步地，所述第二判断模块15还用于若第一判断模块12判断出所述待识别图片的虚假图片指数小于或等于第一阈值，判断与所述待识别图片对应的虚假图片反馈信息数量是否大于第三阈值。

所述第一生成模块11还用于若第二判断模块15判断出与所述待识别图片对应的虚假图片反馈信息数量大于第三阈值，对所述待识别图片的虚假图片指数加一。

进一步地，该装置还包括存储模块19。

存储模块19用于若第一判断模块12判断出所述待识别图片的虚假图片指数大于第一阈值，存储所述虚假图片至虚假图片数据库。

本实施例三提供的虚假图片识别装置用于实现实施例一或实施例二提供的虚假图片识别方法。

本实施例提供的虚假图片识别装置，第一生成模块根据待识别图片的图片因子和网络图片数据库生成待识别图片的虚假图片指数，若第一判断模块判断出待识别图片的虚假图片指数大于第一阈值，判断出待识别图片为虚假图片，嵌入模块嵌入虚假图片提醒标签至虚假图片中。该装置能够有效识别出网络上传播的虚假图片，避免虚假图片传播造成的影响。

可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种虚假图片识别方法，其特征在于，包括：

根据待识别图片的图片因子和网络图片数据库生成所述待识别图片的虚假图片指数，所述图片因子包括图片基础数据、附属文本信息、预处理图片内容信息和图片发布者信息中的至少一种；

判断所述待识别图片的虚假图片指数是否大于第一阈值，若判断出所述待识别图片的虚假图片指数大于第一阈值，判断出所述待识别图片为虚假图片，嵌入虚假图片提醒标签至所述虚假图片中。

2.根据权利要求1所述的虚假图片识别方法，其特征在于，所述根据待识别图片的图片因子和网络图片数据库生成所述待识别图片的虚假图片指数具体包括：

根据待识别图片的图片基础数据和网络图片数据库生成所述待识别图片的第一匹配度，根据待识别图片的附属文本信息与网络图片库数据生成所述待识别图片的第二匹配度，根据待识别图片的预处理图片内容信息与网络图片库数据生成所述待识别图片的第三匹配度；

判断所述待识别图片的第一匹配度是否小于第二阈值，若判断出所述待识别图片的第一匹配度小于第二阈值，对所述待识别图片的虚假图片指数加一；

判断所述待识别图片的第二匹配度是否小于第二阈值，若判断出所述待识别图片的第二匹配度小于第二阈值，对所述待识别图片的虚假图片指数加一；

判断所述待识别图片的第三匹配度是否小于第二阈值，若判断出所述待识别图片的第三匹配度小于第二阈值，对所述待识别图片的虚假图片指数加一；

根据所述待识别图片的图片发布者信息、网络图片数据库和预先生成的虚假图片数据库判断所述待识别图片的图片发布者是否为低信誉发布者，若判断出所述待识别图片的图片发布者为低信誉发布者，对所述待识别图片的虚假图片指数加一。

3.根据权利要求2所述的虚假图片识别方法，其特征在于，在所述根据待识别图片的图片基础数据和网络图片数据库生成所述待识别图片的第一匹配度之前还包括：

采集待识别图片的图片基础数据和附属文本信息，所述图片基础数据包括图像标题、图像高度、图像宽度、拍摄设备、分辨率、拍摄软件、拍摄时间、修改时间、定位信息和拍摄记录信息中的至少一种。

4.根据权利要求2所述的虚假图片识别方法，其特征在于，在所述根据待识别图片的预处理图片内容信息与网络图片库数据生成所述待识别图片的第三匹配度之前还包括：

采集所述待识别图片的图片内容信息；

根据所述图片内容信息对所述待识别图片进行预处理；

生成与所述待识别图片对应的预处理图片内容信息。

5.根据权利要求1所述的虚假图片识别方法，其特征在于，还包括：

若判断出所述待识别图片的虚假图片指数小于或等于第一阈值，判断与所述待识别图片对应的虚假图片反馈信息数量是否大于第三阈值，若判断出与所述待识别图片对应的虚假图片反馈信息数量大于第三阈值，对所述待识别图片的虚假图片指数加一，并继续执行所述判断所述待识别图片的虚假图片指数是否大于第一阈值的步骤。

6.根据权利要求1所述的虚假图片识别方法，其特征在于，还包括：

若判断出所述待识别图片的虚假图片指数大于第一阈值，存储所述虚假图片至虚假图片数据库。

7.一种虚假图片识别装置，其特征在于，包括：

第一生成模块，用于根据待识别图片的图片因子和网络图片数据库生成所述待识别图片的虚假图片指数，所述图片因子包括图片基础数据、附属文本信息、预处理图片内容信息和图片发布者信息中的至少一种；

第一判断模块，用于判断所述待识别图片的虚假图片指数是否大于第一阈值，若判断出所述待识别图片的虚假图片指数大于第一阈值，判断出所述待识别图片为虚假图片；

嵌入模块，用于当第一判断模块判断出所述待识别图片为虚假图片时，嵌入虚假图片提醒标签至所述虚假图片中。

8.根据权利要求7所述的虚假图片识别装置，其特征在于，还包括第二生成模块和第二判断模块；

所述第二生成模块，用于根据待识别图片的图片基础数据和网络图片数据库生成所述待识别图片的第一匹配度，根据待识别图片的附属文本信息与网络图片库数据生成所述待识别图片的第二匹配度，根据待识别图片的预处理图片内容信息与网络图片库数据生成所述待识别图片的第三匹配度；

所述第二判断模块，用于判断所述待识别图片的第一匹配度是否小于第二阈值，判断所述待识别图片的第二匹配度是否小于第二阈值，判断所述待识别图片的第三匹配度是否小于第二阈值，根据所述待识别图片的图片发布者信息、网络图片数据库和预先生成的虚假图片数据库判断所述待识别图片的图片发布者是否为低信誉发布者；

所述第一生成模块具体用于当第二判断模块判断出所述待识别图片的第一匹配度小于第二阈值时，对所述待识别图片的虚假图片指数加一，当第二判断模块判断出所述待识别图片的第二匹配度小于第二阈值时，对所述待识别图片的虚假图片指数加一，当第二判断模块判断出所述待识别图片的第三匹配度小于第二阈值时，对所述待识别图片的虚假图片指数加一，当第二判断模块判断出所述待识别图片的图片发布者为低信誉发布者时，对所述待识别图片的虚假图片指数加一。

9.根据权利要求8所述的虚假图片识别装置，其特征在于，还包括：

采集模块，用于采集待识别图片的图片基础数据和附属文本信息，所述图片基础数据包括图像标题、图像高度、图像宽度、拍摄设备、分辨率、拍摄软件、拍摄时间、修改时间、定位信息和拍摄记录信息中的至少一种。

10.根据权利要求8所述的虚假图片识别装置，其特征在于，还包括：预处理模块和第三生成模块；

所述采集模块还用于采集所述待识别图片的图片内容信息；

所述预处理模块，用于根据所述图片内容信息对所述待识别图片进行预处理；

所述第三生成模块，用于生成与所述待识别图片对应的预处理图片内容信息。