发明名称 |
分类器的训练方法及装置、识别敏感图片的方法及装置 |
摘要 |
本发明提供的敏感图片分类器的训练方法及装置,提取训练图片集的区域形状特征,测量区域形状特征在正例样本集、第一反例样本集和第二反例样本集中的分布特征;根据分布特征确定区域形状特征的可分性;将相对于第一反例样本集具有可分性的区域形状特征标注为第一特征组;将相对于第二反例样本集具有可分性的区域形状特征标注为第二特征组;通过第一特征组的特征训练获得第一分类器,通过第二特征组的特征训练获得第二分类器。本发明还提供了使用该敏感图片分类器进行敏感图片识别的方法及装置。通过本发明能够提高敏感图片识别的准确度。 |
申请公布号 |
CN101359372A |
申请公布日期 |
2009.02.04 |
申请号 |
CN200810198788.6 |
申请日期 |
2008.09.26 |
申请人 |
腾讯科技(深圳)有限公司 |
发明人 |
付立波;王建宇;陈波 |
分类号 |
G06K9/62(2006.01);G06K9/00(2006.01) |
主分类号 |
G06K9/62(2006.01) |
代理机构 |
广州华进联合专利商标代理有限公司 |
代理人 |
曾旻辉 |
主权项 |
1、一种敏感图片分类器的训练方法,其特征在于,包括步骤:提取训练图片集的区域形状特征,所述训练图片集包括正例样本集、第一反例样本集和第二反例样本集;测量所述区域形状特征在所述正例样本集、第一反例样本集和第二反例样本集中的分布特征;根据所述分布特征确定所述区域形状特征的可分性;将相对于所述正例样本集与所述第一反例样本集具有可分性的区域形状特征标注为第一特征组;将相对于所述正例样本集与所述第二反例样本集具有可分性的区域形状特征标注为第二特征组;通过所述第一特征组训练获得第一分类器,通过所述第二特征组训练获得第二分类器。 |
地址 |
518044广东省深圳市福田区振兴路赛格科技园2栋东403室 |