一种基于深度学习的低俗图片识别方法
授权
摘要

本发明公开一种基于深度学习的低俗图片识别方法,该方法对上下半身检测网络进行训练,对上下半身低俗分类网络进行训练,训练采用困难样本挖掘,使得网络训练过程中对困难样本侧重训练,提高检测精度;对图片进行低俗级联检测,检测过程中上下半身检测得分阈值采用动态调整,检测获得的上下半身区域缩放后输入至上下半身低俗分类网络,进行低俗识别。本发明在图片低俗识别中具有极佳的精度,在正负样本比例悬殊的情况下,仍能保持极低的误报率,具备良好实用性。

基本信息
专利标题 :
一种基于深度学习的低俗图片识别方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN109214275A
申请号 :
CN201810794432.2
公开(公告)日 :
2019-01-15
申请日 :
2018-07-19
授权号 :
CN109214275B
授权日 :
2022-04-15
发明人 :
操晓春赵炜李京知
申请人 :
中国科学院信息工程研究所
申请人地址 :
北京市海淀区闵庄路甲89号
代理机构 :
北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
俞达成
优先权 :
CN201810794432.2
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00  G06K9/62  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-15 :
授权
2019-02-12 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20180719
2019-01-15 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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