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一种基于深度学习的低俗图片识别方法

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。

著录项

  • 公开/公告号CN109214275B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院信息工程研究所;

    申请/专利号CN201810794432.2

  • 发明设计人 操晓春;赵炜;李京知;

    申请日2018-07-19

  • 分类号G06V40/10;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;

  • 代理机构北京君尚知识产权代理有限公司;

  • 代理人俞达成

  • 地址 100093 北京市海淀区闵庄路甲89号

  • 入库时间 2022-08-23 13:28:59

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