CN109558792A - 一种基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法和系统 - Google Patents

一种基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法和系统，数据采集单元采集网络上的视图像文件，并将采集的视图像文件进行规范化命名和重复性检验；预处理单元将不同格式的视图像文件转换为统一格式的视图像文件并从视频中抽取出关键帧数据；内容识别分析单元利用卷积神经网络训练样本图集生成特征识别模型，利用特征识别模型对待分析图像数据进行特征相似度分值评估，并进行目标区域计算，获取相应坐标的位置，并提取出视图像特征，从中选择相似度分值最高的一张图片作为标准图，再进行相似度分值评估，对特征图像进行分类；业务逻辑及展示单元对分析后的有害内容进行存储，并形成用户需要的业务逻辑通过网页展示出来。

Description

一种基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法和系统
技术领域
本发明属于互联网内容检测技术领域，具体地说，涉及一种基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法和系统。
背景技术
随着信息技术及互联网技术的飞速发展,网络成为人们获取信息的主要途径，网络信息成为一种人们熟知的便捷信息。同时由于网络信息技术的飞速发展，网络上承载的信息量越来越大，涵盖的范围越来越广，信息的种类也良莠不齐，同时网络信息传播的速度快，传播范围广。以简单直观的图片信息为例，网络上的图片信息不仅包括传播正能量的信息、仅供观赏的信息，还包括一些不良信息。现如今青少年使用互联网越来越多，这些低年龄段的使用者还没有形成正确的三观，很容易被网上的各种信息干扰。互联网上的不良图像被广泛传播不仅严重危害青少年的身心健康，更增加了社会的不安定因素，因此，有必要对互联网有害信息识别技术进行深入研究。
近年来,随着网络空间中不同应用系统渠道传输的政策性、政治性有害内容事件频发，基于内容的不良图像的识别和检测技术已引起人们的极大兴趣,同时它也是基于内容的网络过滤系统所面临的一个重要且亟待解决的研究课题。
发明内容
针对现有技术中上述的不足，本发明提供一种基于样本和特征检测互联网内容徽标的方法和系统，该方法基于视图像内容进行检测，通过卷积神经网络对样本图集训练生成特征识别模型，根据特征识别模型对待分析图像数据进行目标区域检测和目标图像提取，提取出图像特征并对视图像进行分类，实现视图像内容识别，能够快速高效分析出有害的图片内容并进行存储，为互联网上视图内容监管业务提供系统性平台,做到无人值守、自动分类的便捷监管。
进一步地，为了达到上述目的，本发明采用的解决方案是：一种基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法，包括如下步骤：
S1：数据采集，对互联网上的视图像数据进行采集，并以文件为单位对文件进行规范化命名和重复性校验，实现文件的统一编目；
S2：预处理，对编目后的视图像数据进行预处理，实现视图像转换和关键图像数据的提取，生成待分析图像数据；
S3：特征识别模型训练，对样本图像集进行标注，将标注后的样本图像集输入卷积神经网络训练生成特征识别模型；
S4：目标区域检测：利用特征识别模型对待分析图像数据进行检测，确定含有目标特征属性的目标区域；
S5：目标区域图像提取：提取目标区域内的视图像特征；
S6：标签生成：利用标签生成器根据卷积神经网络计算出的相似度分值对视图像内容进行标记，实现视图内容识别；
S7：业务逻辑及展示：将存储的数据形成用户需要的业务逻辑，并通过网页展示出来。
所述的对图像规范化命名包括将从指定位置获取的数据内容生成有序的文件名称，实现新文件命名和源文件名的统计编目。
所述的预处理包括视图像转换和关键图像数据的提取，所述的视图像转换将不同格式的视频文件转换成统一格式的视频文件，将不同格式的图像文件转换成统一格式的图像文件，所述的关键图像数据的提取是从视频文件中抽取出关键帧数据。
所述的样本图像集包括含有目标特征的正样本图集和负样本图集。
所述的目标区域检测包括：利用特征识别模型对待分析图像数据进行特征相似度分值评估，根据设定的阀值计算出具有目标特征的视图像内容，并进行目标区域计算，获取相应坐标的位置。
所述的目标区域计算采用卷积网络和YOLO算法计算：将图像输入卷积网络提取特征，得到一定像素大小的特征图像，利用如下公式计算：
bx＝σ(tx)+cx
by＝σ(ty)+cy
其中tx、ty、tw、th就是目标区域计算的预测输出，cx、cy表示像素点的坐标，pw、ph表示预测前边界框的大小，bx、by、bw、bh就是预测得到的边界框的中心的坐标和大小。
所述的标签生成从提取的视图像特征中选择相似度分值最高的一张图片作为标准图，将提取的视图像特征与该标准图进行相似度分值评估，将相似度分值超过设定阀值时归为此类型，反之为其它类型，按此计算方法对所有特征进行分类计算，其关系表达示SP，计算方法如下：如果特征i在分类的j中，则SPij＝1，反之SPij＝0。
基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法的系统，包括数据采集单元、预处理单元、内容识别分析单元和业务逻辑及展示单元，所述的数据采集单元采集网络上的视图像文件，并将采集的视图像文件进行规范化命名和重复性检验；所述的预处理单元将不同格式的视图像文件转换为统一格式的视图像文件并从视频中抽取出关键帧数据；所述的内容识别分析单元利用卷积神经网络训练样本图集生成特征识别模型，利用特征识别模型对待分析图像数据进行特征相似度分值评估，并进行目标区域计算，获取相应坐标的位置，并提取出视图像特征，从中选择相似度分值最高的一张图片作为标准图，再进行相似度分值评估，对特征图像进行分类；所述的业务逻辑及展示单元对分析后的有害内容进行存储，并形成用户需要的业务逻辑通过网页展示出来。
所述的业务逻辑及展示单元包括消息和数据转发模块、存储模块、应用展示模块、配置管理模块和任务调度模块，所述的消息和数据转发模块将分析结果和消息通过raid中间件实现转发，所述的存储模块对分析出的有害单元进行存储，所述的应用展示模块将存储的数据进行可视化展示，所述的配置管理模块实现任务检测，样本管理和分类管理，所述的任务调度模块实现用户查询任务的调度管理。
所述的消息和数据转发模块包括异常处理模块、消息交换服务模块、分析结果记录交换服务模块和分析结果文件交换模块，所述的异常处理模块进行异常视图像的处理，消息交换服务模块实现消息在业务逻辑及展示单元与内容识别分析单元之间的交换，分析结果记录交换服务模块实现分析结果记录在业务逻辑及展示单元与内容识别分析单元之间的交换，分析结果文件交换模块实现分析结果文件在业务逻辑及展示单元与内容识别分析单元之间的交换。
本发明的有益效果是：
(1)该方法基于视图像内容进行检测，通过卷积神经网络对样本图集训练生成特征识别模型，根据特征识别模型对待分析图像数据进行目标区域检测和目标图像提取，提取出图像特征并对视图像进行分类，实现视图像内容识别，能够快速高效分析出有害的图片内容并进行存储，为互联网上视图内容监管业务提供系统性平台,做到无人值守、自动分类的便捷监管；
(2)系统设置预处理单元采用HASH实现过滤，对图片进行去重，简化了后续内容识别分析单元需要处理的数据量，内容识别分析单元检测目标区域并提取目标图像，提取出图像特征并对视图像进行分类，发现有害内容图片，分析过程自动进行，减少人工投入。
附图说明
图1为本发明的检测方法流程图；
图2为本发明的检测系统框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步描述：
如图1所示，一种基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法，包括如下步骤：
S1：数据采集，对互联网上的视图像数据进行采集，并以文件为单位对文件进行规范化命名和重复性校验，将从指定位置获取的数据内容生成有序的文件名称，实现新文件命名和源文件名的统计编目，并对文件进行唯一性判断；
S2：预处理，对编目后的视图像数据进行预处理，实现视图像转换和关键图像数据的提取，将不同格式的视频文件转换成统一格式的视频文件，将不同格式的图像文件转换成统一格式的图像文件，并从视频文件中抽取出关键帧数据生成待分析图像数据；
S3：特征识别模型训练，对样本图像集进行标注，将标注后的样本图像集输入卷积神经网络训练生成特征识别模型，样本图像集包括含有目标特征的正样本图集和负样本图集；
S4：目标区域检测：利用特征识别模型对待分析图像数据进行特征相似度分值评估，根据设定的阀值计算出具有目标特征的视图像内容，并进行目标区域计算，获取相应坐标的位置，确定含有目标特征属性的目标区域；
S5：目标区域图像提取：提取目标区域内的视图像特征；
S6：标签生成：利用标签生成器根据卷积神经网络计算出的相似度分值对视图像内容进行标记，实现视图内容识别，标签生成器从提取的视图像特征中选择相似度分值最高的一张图片作为标准图，将提取的视图像特征与该标准图进行相似度分值评估，将相似度分值超过设定阀值时归为此类型，反之为其它类型，按此计算方法对所有特征进行分类计算，其关系表达示SP，计算方法如下：如果特征i在分类的j中，则SPij＝1，反之SPij＝0；
S7：业务逻辑及展示：将存储的数据形成用户需要的业务逻辑，并通过网页展示出来。
目标区域计算采用卷积网络和YOLO算法计算：将图像输入卷积网络提取特征，得到一定像素大小的特征图像，利用如下公式计算：
bx＝σ(tx)+cx
by＝σ(ty)+cy
其中tx、ty、tw、th就是目标区域计算的预测输出，cx、cy表示像素点的坐标，pw、ph表示预测前边界框的大小，bx、by、bw、bh就是预测得到的边界框的中心的坐标和大小。
如图2所示，基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法的系统，包括数据采集单元、预处理单元、内容识别分析单元和业务逻辑及展示单元，所述的数据采集单元采集网络上的视图像文件，并将采集的视图像文件进行规范化命名和重复性检验；所述的预处理单元将不同格式的视图像文件转换为统一格式的视图像文件并从视频中抽取出关键帧数据；所述的内容识别分析单元利用卷积神经网络训练样本图集生成特征识别模型，利用特征识别模型对待分析图像数据进行特征相似度分值评估，并进行目标区域计算，获取相应坐标的位置，并提取出视图像特征，从中选择相似度分值最高的一张图片作为标准图，再进行相似度分值评估，对特征图像进行分类；所述的业务逻辑及展示单元对分析后的有害内容进行存储，并形成用户需要的业务逻辑通过网页展示出来。
所述的业务逻辑及展示单元包括消息和数据转发模块、存储模块、应用展示模块、配置管理模块和任务调度模块，所述的消息和数据转发模块将分析结果和消息通过raid中间件实现转发，所述的存储模块对分析出的有害单元进行存储，所述的应用展示模块将存储的数据进行可视化展示，所述的配置管理模块实现任务检测，样本管理和分类管理，所述的任务调度模块实现用户查询任务的调度管理。
所述的消息和数据转发模块包括异常处理模块、消息交换服务模块、分析结果记录交换服务模块和分析结果文件交换模块，所述的异常处理模块进行异常视图像的处理，消息交换服务模块实现消息在业务逻辑及展示单元与内容识别分析单元之间的交换，分析结果记录交换服务模块实现分析结果记录在业务逻辑及展示单元与内容识别分析单元之间的交换，分析结果文件交换模块实现分析结果文件在业务逻辑及展示单元与内容识别分析单元之间的交换。
在本申请的一个实施例中，应用本申请的方法和系统检测视图像文件中是否有与旗帜相关的不良视频，首先通过系统的数据采集单元采集互联网上的视图像数据，然后以文件为单位，对文件进行规范化命名和重复性校验，将从指定位置获取的数据内容生成有序的文件名称，实现新文件命名和源文件名的统计编目，并对文件进行唯一性判断，筛除重复的图片，减小后续计算量。
然后预处理单元对编目后的视图像数据进行预处理，将不同格式的视图像文件转换成统一格式的视图像文件，并从视频文件中抽取出关键帧数据生成待分析图像数据。然后内容识别分析单元利用卷积神经网络训练标注后的旗帜正样本图像集和旗帜负样本图像集生成旗帜特征识别模型，利用旗帜特征识别模型对待分析图像数据进行特征相似度分值评估，并进行目标区域计算，获取相应坐标的位置，并提取出视图像特征，从中选择相似度分值最高的一张图片作为标准图，再进行相似度分值评估，对特征图像进行分类；如果待分析图像集中有10幅可能包含有旗帜a的图，首先将该图像图像集输入卷积网络与旗帜a特征识别模型进行特征相似度分值评估，并进行目标区域计算，获取相应坐标的位置，并提取出视图像特征；然后从中选择相似度分值最高的一张图片C作为标准图，再将其余9幅图与图片C进行相似度分值评估，相似度分值超过设定阀值B时归为此类型，反之为其它类型。
判断出旗帜所属类别后，通过消息和数据转发单元将分析结果存储在存储模块中，用户在访问时，通过查询查看相关图片，业务逻辑及展示模块将查询内容形成用户需要的业务逻辑通过网页展示出来。
以上所述实施例仅表达了本发明的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1：数据采集，对互联网上的视图像数据进行采集，并以文件为单位对文件进行规范化命名和重复性校验，实现文件的统一编目；
S2：预处理，对编目后的视图像数据进行预处理，实现视图像转换和关键图像数据的提取，生成待分析图像数据；
S3：特征识别模型训练，对样本图像集进行标注，将标注后的样本图像集输入卷积神经网络训练生成特征识别模型；
S4：目标区域检测：利用特征识别模型对待分析图像数据进行检测，确定含有目标特征属性的目标区域；
S5：目标区域图像提取：提取目标区域内的视图像特征；
S6：标签生成：利用标签生成器根据卷积神经网络计算出的相似度分值对视图像内容进行标记，实现视图内容识别；
S7：业务逻辑及展示：将存储的数据形成用户需要的业务逻辑，并通过网页展示出来。
2.根据权利要求1所述的基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法，其特征在于：所述的对图像规范化命名包括将从指定位置获取的数据内容生成有序的文件名称，实现新文件命名和源文件名的统计编目。
3.根据权利要求1所述的基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法，其特征在于：所述的预处理包括视图像转换和关键图像数据的提取，所述的视图像转换将不同格式的视频文件转换成统一格式的视频文件，将不同格式的图像文件转换成统一格式的图像文件，所述的关键图像数据的提取是从视频文件中抽取出关键帧数据。
4.根据权利要求1所述的基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法，其特征在于：所述的样本图像集包括含有目标特征的正样本图集和负样本图集。
5.根据权利要求4所述的基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法，其特征在于：所述的目标区域检测包括：利用特征识别模型对待分析图像数据进行特征相似度分值评估，根据设定的阀值计算出具有目标特征的视图像内容，并进行目标区域计算，获取相应坐标的位置。
6.根据权利要求5所述的基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法，其特征在于：所述的目标区域计算采用卷积网络和YOLO算法计算：将图像输入卷积网络提取特征，得到一定像素大小的特征图像，利用如下公式计算：
bx＝σ(tx)+cx
by＝σ(ty)+cy
其中tx、ty、tw、th就是目标区域计算的预测输出，cx、cy表示像素点的坐标，pw、ph表示预测前边界框的大小，bx、by、bw、bh就是预测得到的边界框的中心的坐标和大小。
7.根据权利要求1所述的基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法，其特征在于：所述的标签生成从提取的视图像特征中选择相似度分值最高的一张图片作为标准图，将提取的视图像特征与该标准图进行相似度分值评估，将相似度分值超过设定阀值时归为此类型，反之为其它类型，按此计算方法对所有特征进行分类计算，其关系表达示SP，计算方法如下：如果特征i在分类的j中，则SPij＝1，反之SPij＝0。
8.应用权利要求1-7中任意一项所述的基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法的系统，其特征在于：包括数据采集单元、预处理单元、内容识别分析单元和业务逻辑及展示单元，所述的数据采集单元采集网络上的视图像文件，并将采集的视图像文件进行规范化命名和重复性检验；所述的预处理单元将不同格式的视图像文件转换为统一格式的视图像文件并从视频中抽取出关键帧数据；所述的内容识别分析单元利用卷积神经网络训练样本图集生成特征识别模型，利用特征识别模型对待分析图像数据进行特征相似度分值评估，并进行目标区域计算，获取相应坐标的位置，并提取出视图像特征，从中选择相似度分值最高的一张图片作为标准图，再进行相似度分值评估，对特征图像进行分类；所述的业务逻辑及展示单元对分析后的有害内容进行存储，并形成用户需要的业务逻辑通过网页展示出来。
9.根据权利要求8所述的基于样本和特征检测互联网徽标内容的系统，其特征在于：所述的业务逻辑及展示单元包括消息和数据转发模块、存储模块、应用展示模块、配置管理模块和任务调度模块，所述的消息和数据转发模块将分析结果和消息通过raid中间件实现转发，所述的存储模块对分析出的有害单元进行存储，所述的应用展示模块将存储的数据进行可视化展示，所述的配置管理模块实现任务检测，样本管理和分类管理，所述的任务调度模块实现用户查询任务的调度管理。
10.根据权利要求9所述的基于样本和特征检测互联网徽标内容的系统，其特征在于：所述的消息和数据转发模块包括异常处理模块、消息交换服务模块、分析结果记录交换服务模块和分析结果文件交换模块，所述的异常处理模块进行异常视图像的处理，消息交换服务模块实现消息在业务逻辑及展示单元与内容识别分析单元之间的交换，分析结果记录交换服务模块实现分析结果记录在业务逻辑及展示单元与内容识别分析单元之间的交换，分析结果文件交换模块实现分析结果文件在业务逻辑及展示单元与内容识别分析单元之间的交换。
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