申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2019-01-21

公开（公告）日：2020-07-28

公开（公告）号：CN111460247A

主分类号：G06F16/951(20190101)

分类号：G06F16/951(20190101);G06F16/35(20190101);G06F16/51(20190101);G06K9/32(20060101);G06K9/34(20060101);G06N3/04(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.07.01#授权;2020.08.21#实质审查的生效;2020.07.28#公开

摘要：本发明公开了一种网络图片敏感文字自动检测方法，对需要检测的含图片的网站进行抓取和下载，通过在线抓取和离线加载的方式对图片进行收集加入到数据库中；从图片数据库获取图片并对图片进行目标检测文字区域定位，图片文字识别和敏感文字信息检测等处理。使用基于区域建议网络RPNFasterR‑CNN深度网络架构，在敏感文字信息检测环节，采用两级敏感文字信息分类器。其中第一级分类器通过使用基于多维拓展敏感字库的方式对输入语句进行敏感词粗筛选。第二层过滤器基于情感极性词库与SVM分类器结合方式进行深层次的敏感文字信息语义精筛选，确认该文本信息是否为敏感信息。有效地实现了图片敏感文字自动检测，检测效率高，系统反应时延快。

主权项：1.网络图片敏感文字自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，使用网络爬虫对含有图片的网站进行图片抓取；并将图片的基本信息保存到数据源数据库中，同时将图片收集到图片数据库中，供后续使用；步骤S2，从图片数据库获取图片并通过使用基于区域建议网络的FasterR-CNN深度网络，对图片进行文字目标检测，完成后将图片识别的文字信息进行提取转化为图片文本信息；步骤S3，将提取到的图片文本信息使用分类器进行敏感文字信息检测，包括第一级分类器通过基于多维拓展敏感字库的方式对输入语句进行敏感词粗筛选，将粗筛选后的文本信息使用中文分词处理，然后通过基于情感极性词库与SVM分类器方式的二级分类器进行深层次的敏感信息精筛选，完成网络图片敏感文字信息的自动检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 网络图片敏感文字自动检测方法

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