(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
秘密ピクチャー識別方法であって、
少なくとも１枚の処理しようとするピクチャーを含むユーザ端末のフォトギャラリーを取得すること、
秘密ピクチャー識別モデルを用いて前記処理しようとするピクチャーをそれぞれ識別し、前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定すること、
前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、前記処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶すること、
プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のテストピクチャーと、プライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のテストピクチャーとを含むテストサンプルセットを取得すること、
前記秘密ピクチャー識別モデルを用いて、前記テストサンプルセットにおける第１類のテストピクチャー及び第２類のテストピクチャーをそれぞれ識別し、各テストピクチャーに対応する分類結果を得ること、及び、
前記各テストピクチャーに対応する分類結果に基づいて、前記秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率を決定することを含み、
前記秘密ピクチャー識別モデルを用いて前記処理しようとするピクチャーをそれぞれ識別し、前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定する前に、
プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のトレーニングピクチャーと、プライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のトレーニングピクチャーと、を含むトレーニングサンプルセットを取得すること、及び、
前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、前記秘密ピクチャー識別モデルを得ることを更に含むことを特徴とする秘密ピクチャー識別方法。
【請求項２】
前記各テストピクチャーに対応する分類結果に基づいて、前記秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率を決定した後に、
前記分類正確率が所定閾値より小さい場合、最大繰り返し回数に達する又は分類正確率が所定閾値より大きくなるまで、
前記トレーニングサンプルセットを更新することと、
更新後のトレーニングサンプルセットに基づいて、前回の繰り返しに対応する秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、今回の繰り返しに対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルを繰り返しすることと、
更新したテストサンプルセットに基づいて、今回の繰り返しに対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルに対して分類正確率のテストを行い、対応する分類正確率を確定することと、
を繰り返し実行することを更に含むことを特徴とする請求項１に記載の秘密ピクチャー識別方法。
【請求項３】
各回の繰り返しに対応する分類正確率のうちの最大分類正確率を決定すること、及び、
前記最大分類正確率に対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルをターゲット秘密ピクチャー識別モデルとして決定することを更に含むことを特徴とする請求項２に記載の秘密ピクチャー識別方法。
【請求項４】
前記秘密ピクチャー識別モデルを用いて前記処理しようとするピクチャーをそれぞれ識別し、前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定する前に、
所定の寸法に応じて前記処理しようとするピクチャーを正規化処理し、前記処理しようとするピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得ることを更に含み、
それに応じて、前記秘密ピクチャー識別モデルを用いて前記処理しようとするピクチャーをそれぞれ識別し、前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定することは、
秘密ピクチャー識別モデルを用いて、前記所定の寸法のピクチャーを識別し、前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定することを含むことを特徴とする請求項１に記載の秘密ピクチャー識別方法。
【請求項５】
前記所定の寸法に応じて前記処理しようとするピクチャーを正規化処理し、前記処理しようとするピクチャーに対応する所定の寸法ピクチャーを得る前に、
前記処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を取得することと、
前記処理しようとするピクチャーに含まれている肌色領域を切り取って、前記処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を得ることと、を更に含み、
それに対応して、前記所定の寸法に応じて前記処理しようとするピクチャーを正規化処理し、前記処理しようとするピクチャーに対応する所定の寸法ピクチャーを得ることは、
所定の寸法に応じて前記処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を正規化処理し、前記肌色部位画像に対応する所定の寸法のピクチャーを得ることを含むことを特徴とする請求項４に記載の秘密ピクチャー識別方法。
【請求項６】
前記処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を取得することは、
肌色モデルを用いて前記処理しようとするピクチャーを識別し、前記処理しようとするピクチャーにＲチャネルとＧチャネルの比が所定の値より大きい肌色領域を含むか否かを判断することと、
前記処理しようとするピクチャーに肌色領域を含んでいる場合に、前記肌色領域の位置に基づいて、前記処理しようとするピクチャーにおいて連結可能な肌色領域を含むか否かを決定することと、
前記処理しようとするピクチャーにおいて連結可能な肌色領域を含んでいる場合に、前記処理しようとするピクチャーにおける連結可能な肌色領域を連結処理し、前記処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を得ることとを含むことを特徴とする請求項５に記載の秘密ピクチャー識別方法。
【請求項７】
前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーを前記初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、前記秘密ピクチャー識別モデルを得る前に、
所定の寸法に応じて前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法ピクチャーを得ることを更に含み、
それに対応して、前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーを前記初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、前記秘密ピクチャー識別モデルを得ることは、
前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法ピクチャーを前記初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、前記秘密ピクチャー識別モデルを得ることを含むことを特徴とする請求項１に記載の秘密ピクチャー識別方法。
【請求項８】
所定の寸法に応じて前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得る前に、
前記トレーニングサンプルセットにおける第１類のトレーニングピクチャー中のプライバシーゾーンを取得することと、
前記プライバシーゾーンに応じて、前記第１類のトレーニングピクチャーをトリミングし、前記第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像を得ることと、を更に含み、
それに対応して、所定の寸法に応じて前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法ピクチャーを得ることは、
所定の寸法に応じて、前記第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像及び前記第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、前記第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像に対応する所定の寸法のピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得ることを含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
秘密ピクチャー識別装置であって、
少なくとも１枚の処理しようとするピクチャーを含むユーザ端末のフォトギャラリーを取得する第１取得モジュールと、
秘密ピクチャー識別モデルを用いて前記処理しようとするピクチャーをそれぞれ識別し、前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定する第１識別モジュールと、
前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、前記処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶する記憶モジュールと、
プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のトレーニングピクチャーと、プライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のトレーニングピクチャーと、を含むトレーニングサンプルセットを取得する第２取得モジュールと、
前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、前記秘密ピクチャー識別モデルを得る入力モジュールと、
プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のテストピクチャーと、プライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のテストピクチャーと、を含むテストサンプルセットを取得する第３取得モジュールと、
前記秘密ピクチャー識別モデルを用いて、前記テストサンプルセットにおける第１類のテストピクチャー及び第２類のテストピクチャーをそれぞれ識別し、各テストピクチャーに対応する分類結果を得る第２識別モジュールと、
前記各テストピクチャーに対応する分類結果に基づいて、前記秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率を決定する第１決定モジュールと、を更に備えることを特徴とする秘密ピクチャー識別装置。
【請求項１０】
前記分類正確率が所定閾値より小さい場合、最大繰り返し回数に達する又は分類正確率が所定閾値より大きくなるまで、
前記トレーニングサンプルセットを更新することと、
更新後のトレーニングサンプルセットに基づいて、前回の繰り返しに対応する秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、今回の繰り返しに対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルを繰り返しすることと、
更新したテストサンプルセットに基づいて、今回の繰り返しに対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルに対して分類正確率のテストを行い、対応する分類正確率を確定することと、を繰り返し実行する繰り返し実行モジュールを更に備えることを特徴とする請求項９に記載の秘密ピクチャー識別装置。
【請求項１１】
各回の繰り返しに対応する分類正確率のうちの最大分類正確率を決定する第２決定モジュールと、
前記最大分類正確率に対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルをターゲット秘密ピクチャー識別モデルとして決定する第３決定モジュールと、を更に備えることを特徴とする請求項１０に記載の秘密ピクチャー識別装置。
【請求項１２】
所定の寸法に応じて前記処理しようとするピクチャーを正規化処理し、前記処理しようとするピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得る第１処理モジュールを更に備え、
それに対応して、前記第１識別モジュールは、
秘密ピクチャー識別モデルを用いて前記所定の寸法のピクチャーを識別し、前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定する第１識別ユニットを備えることを特徴とする請求項９に記載の秘密ピクチャー識別装置。
【請求項１３】
前記処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を取得する第４取得モジュールと、
前記処理しようとするピクチャーに含む肌色領域を切り取って、前記処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を得る切り取りモジュールと、を更に備え、
それに対応して、前記第１処理モジュールは、
所定の寸法に応じて前記処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を正規化処理し、前記肌色部位画像に対応する所定の寸法のピクチャーを得る第１処理ユニットを備えることを特徴とする請求項１２に記載の秘密ピクチャー識別装置。
【請求項１４】
前記第４取得モジュールは、
肌色モデルを用いて前記処理しようとするピクチャーを識別し、前記処理しようとするピクチャーにＲチャネルとＧチャネルの比が所定の値より大きい肌色領域を含むか否かを判断する第２識別ユニットと、
前記処理しようとするピクチャーに肌色領域を含んでいる場合、前記肌色領域の位置に基づいて、前記処理しようとするピクチャーにおいて連結可能な肌色領域を含むか否かを決定する決定ユニットと、
前記処理しようとするピクチャーにおいて連結可能な肌色領域を含んでいる場合、前記処理しようとするピクチャーにおける連結可能な肌色領域を連結処理し、前記処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を得る連結ユニットと、を備えることを特徴とする請求項１３に記載の秘密ピクチャー識別装置。
【請求項１５】
所定の寸法に応じて前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得る第２処理モジュールを更に備え、
それに対応して、入力モジュールは、
前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法ピクチャーを前記初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、前記秘密ピクチャー識別モデルを得る入力ユニットを備えることを特徴とする請求項９に記載の秘密ピクチャー識別装置。
【請求項１６】
前記トレーニングサンプルセットにおける第１類のトレーニングピクチャーにおけるプライバシーゾーンを取得する第５取得モジュールと、
前記プライバシーゾーンに応じて、前記第１類のトレーニングピクチャーをトリミングし、前記第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像を得るトリミングモジュールと、を更に備え、
それに対応して、前記第２処理モジュールは、
所定の寸法に応じて、前記第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像及び前記第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、前記第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像に対応する所定の寸法のピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得る第２処理ユニットを備えることを特徴とする請求項１５に記載の秘密ピクチャー識別装置。
【請求項１７】
処理部と、
前記処理部により実行可能な指令を記憶するためのメモリーと、を備え、
前記処理部は、
少なくとも１枚の処理しようとするピクチャーを含むユーザ端末のフォトギャラリーを取得し、
秘密ピクチャー識別モデルを用いて前記処理しようとするピクチャーをそれぞれ識別し、前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定し、
前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合に、前記処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶し、
プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のテストピクチャーと、プライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のテストピクチャーとを含むテストサンプルセットを取得し、
前記秘密ピクチャー識別モデルを用いて、前記テストサンプルセットにおける第１類のテストピクチャー及び第２類のテストピクチャーをそれぞれ識別し、各テストピクチャーに対応する分類結果を得、
前記各テストピクチャーに対応する分類結果に基づいて、前記秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率を決定するし、
前記秘密ピクチャー識別モデルを用いて前記処理しようとするピクチャーをそれぞれ識別し、前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定する前に、
プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のトレーニングピクチャーと、プライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のトレーニングピクチャーと、を含むトレーニングサンプルセットを取得すること、及び、
前記第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、前記秘密ピクチャー識別モデルを得ることを更に含むことを特徴とするサーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、出願番号がＣＮ２０１５１０４６３２６５．Ｘであり、出願日が２０１５年０７月３１日の中国特許出願に基づいて提出され、且つ該中国特許出願の優先権を主張し、該中国特許出願のすべての内容は参考とし本明細書に援用される。
【０００２】
本発明は通信技術分野に関し、特に、秘密ピクチャー識別方法、装置及びサーバに関する。
【背景技術】
【０００３】
現在、スマートフォンがより広く普及しており、いつでもどこでも携帯電話を使用して写真を撮ることは、ますます人気になっている。特に、一部の携帯電話のユーザは、自分撮りを好み、且つ自分撮りのプライバシー性が高いため、携帯電話のフォトギャラリーにおける秘密ピクチャーが多くなっている。
【０００４】
従来の技術では、携帯電話のフォトギャラリーにおける秘密ピクチャーに対して、プライバシーを保護し、秘密ピクチャーの漏洩を防止するために、携帯電話のユーザが普通手動で秘密ピクチャーをプライベートアルバムに移し、プライベートアルバムを隠し又は暗号化する必要がある。
【発明の概要】
【０００５】
本発明の実施例は秘密ピクチャー識別方法、装置及びサーバを提供する。前記技術案は、以下のとおりであり、
本発明の実施例に係る第１側面によれば、領域識別方法を提供しており、該方法は、
少なくとも１枚の処理しようとするピクチャーを含むユーザ端末のフォトギャラリーを取得すること、
秘密ピクチャー識別モデルを用いて前記処理しようとするピクチャーをそれぞれ識別し、前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定すること、及び、
前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、前記処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶することを含む。
【０００６】
本発明の実施例により提供する技術案は、秘密ピクチャー識別モデルを用いてユーザ端末のフォトギャラリーにおける処理しようとするピクチャーを識別し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶することにより、フォトギャラリーにおける処理しようとするピクチャーを自動的に識別して処理し、ユーザが手動で秘密ピクチャーを選択してプライベートアルバムに移すことを避けて、手間を省き、秘密ピクチャー識別の効率を向上させ、プライバシー保護の強度を向上させ、秘密ピクチャーの漏洩を防止することができるという有益な効果を有する。
【０００７】
更に、前記方法は、前記秘密ピクチャー識別モデルを用いて前記処理しようとするピクチャーをそれぞれ識別し、前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定する前に、
プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のトレーニングピクチャーと、プライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のトレーニングピクチャーと、を含むトレーニングサンプルセットを取得すること、及び、
前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、前記秘密ピクチャー識別モデルを得ることを更に含む。
【０００８】
本発明の実施例により提供される技術案は、プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のトレーニングピクチャー及びプライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のトレーニングピクチャーを含むトレーニングサンプルセットを取得し、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、秘密ピクチャー識別モデルを得ることにより、秘密ピクチャー識別モデルが処理しようとするピクチャーを正確に識別する可能性を向上させるという有益な効果を有する。
【０００９】
更に、前記方法は、プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のテストピクチャーと、プライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のテストピクチャーとを含むテストサンプルセットを取得すること、
前記秘密ピクチャー識別モデルを用いて、前記テストサンプルセットにおける第１類のテストピクチャー及び第２類のテストピクチャーをそれぞれ識別し、各テストピクチャーに対応する分類結果を得ること、及び、
前記各テストピクチャーに対応する分類結果に基づいて、前記秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率を決定することを更に含む。
【００１０】
更に、前記方法は、各テストピクチャーに対応する分類結果に基づいて、前記秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率を決定する後に、
前記分類正確率が所定閾値より小さい場合、最大繰り返し回数に達する又は分類正確率が所定閾値より大きくなるまで、
前記トレーニングサンプルセットを更新することと、
更新後のトレーニングサンプルセットに基づいて、前記前回繰り返しに対応する秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、今回の繰り返しに対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルを繰り返しすることと、
更新したテストサンプルセットに基づいて、今回の繰り返しに対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルに対して分類正確率テストを行い、対応する分類正確率を確定することと、を繰り返し実行することを更に含む。
【００１１】
更に、前記方法は、各回の繰り返しに対応する分類正確率のうちの最大分類正確率を決定すること、及び、
前記最大分類正確率に対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルをターゲット秘密ピクチャー識別モデルとして決定することを更に含む。
【００１２】
本発明の実施例により提供された技術案は、プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のテストピクチャー及びプライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のテストピクチャーを含むテストサンプルセットを取得し、秘密ピクチャー識別モデルを用いてテストサンプルセットにおける第１類のテストピクチャー及び第２類のテストピクチャーをそれぞれ識別し、秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率を得て、分類正確率が所定閾値より小さい場合、最大繰り返し回数に達する又は分類正確率が所定閾値より大きくなるまで更新後のトレーニングサンプルセットを用いて、前回繰り返しに対応する秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、各回の繰り返しに対応する分類正確率のうちの最大分類正確率を決定し、最大分類正確率に対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルをターゲット秘密ピクチャー識別モデルとして決定することにより、秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率を向上させ、秘密ピクチャー識別モデルが処理しようとするピクチャーを正確に識別する可能性を向上させるという有益な効果を有する。
【００１３】
更に、前記方法は、前記秘密ピクチャー識別モデルを用いて前記処理しようとするピクチャーをそれぞれ識別し、前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定する前に、
所定の寸法に応じて前記処理しようとするピクチャーを正規化処理し、前記処理しようとするピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得ることを更に含み、
それに応じて、前記秘密ピクチャー識別モデルを用いて前記処理しようとするピクチャーをそれぞれ識別し、前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定することは、
秘密ピクチャー識別モデルを用いて、前記所定の寸法のピクチャーを識別し、前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定する。
【００１４】
本発明の実施例により提供された技術案は、所定の寸法に応じて処理しようとするピクチャーを正規化処理し、処理しようとするピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得て、秘密ピクチャー識別モデルを用い所定の寸法のピクチャーを識別し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶することにより、フォトギャラリーにおける処理しようとするピクチャーを自動的に識別して処理し、ユーザが手動で秘密ピクチャーを選択してプライベートアルバムに移すことを避けて、手間を省き、且つ処理しようとするピクチャー寸法への正規化処理により、秘密ピクチャー識別モデルの処理しようとするピクチャーへの識別速度を向上させて、秘密ピクチャー識別の効率を向上させ、プライバシー保護の強度を向上させ、秘密ピクチャーの漏洩を防止することができるという有益な効果を有する。
【００１５】
更に、前記所定の寸法に応じて前記処理しようとするピクチャーを正規化処理し、前記処理しようとするピクチャーに対応する所定の寸法ピクチャーを得る前、前記方法は、
前記処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を取得することと、
前記処理しようとするピクチャーに含まれている肌色領域を切り取って、前記処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を得ることと、を更に含み、
それに対応して、前記所定の寸法に応じて前記処理しようとするピクチャーを正規化処理し、前記処理しようとするピクチャーに対応する所定の寸法ピクチャーを得ることは、
所定の寸法に応じて前記処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を正規化処理し、前記肌色部位画像に対応する所定の寸法ピクチャーを得ることに含む。
【００１６】
本発明の実施例により提供される技術案は、処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を取得し、処理しようとするピクチャーに含まれている肌色領域を切り取って、処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を得て、処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像に対して正規化処理及び識別を行い、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶し、処理しようとするピクチャーにおける肌色領域以外の他の領域の識別への干渉を減少させることができることにより、秘密ピクチャー識別の効率を向上させ、プライバシー保護の強度を向上させ、秘密ピクチャーの漏洩を防止することができるという有益な効果を有する。
【００１７】
さらに、前記処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を取得することは、
肌色モデルを用いて前記処理しようとするピクチャーを識別し、前記処理しようとするピクチャーにＲチャネルとＧチャネルの比が所定の値より大きい肌色領域を含むか否かを判断することと、
前記処理しようとするピクチャーに肌色領域を含んでいる場合に、前記肌色領域の位置に基づいて、前記処理しようとするピクチャーにおいて連結可能な肌色領域を含んでいるか否かを決定することと、
前記処理しようとするピクチャーにおいて連結可能な肌色領域を含んでいる場合に、前記処理しようとするピクチャーにおける連結可能な肌色領域を連結処理し、前記処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を得ることとを含む。
【００１８】
本発明の実施例により提供される技術案は、肌色モデルを用いて処理しようとするピクチャーを識別し、処理しようとするピクチャーに肌色領域を含んでいるか否かを判断し、肌色領域のＲチャネルとＧチャネルの比が所定の値より大きく、処理しようとするピクチャーにおける連結可能な肌色領域を連結処理し、連結処理後の処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を切り取って、処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を得て、処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像に対して正規化処理及び識別を行い、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶し、識別する必要がある肌色部位画像の数を減少させることができることにより、秘密ピクチャー識別の効率を向上させるという有益な効果を有する。
【００１９】
更に、前記方法は、前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーを前記初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、前記秘密ピクチャー識別モデルを得る前に、
所定の寸法に応じて前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法ピクチャーを得ることを更に含み、
それに対応して、前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーを前記初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、前記秘密ピクチャー識別モデルを得ることは、
前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法ピクチャーを前記初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、前記秘密ピクチャー識別モデルを得ることを含む。
【００２０】
本発明の実施例により提供される技術案は、所定の寸法に応じて第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得て、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングすることにより、初期秘密ピクチャー識別モデルの入力されたトレーニングピクチャーへの処理速度を向上させ、初期秘密ピクチャー識別モデルのトレーニング速度を向上させることができるという有益な効果を有する。
【００２１】
更に、前記方法は、所定の寸法に応じて前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得る前に、
前記トレーニングサンプルセットにおける第１類のトレーニングピクチャー中のプライバシーゾーンを取得することと、
前記プライバシーゾーンに応じて、前記第１類のトレーニングピクチャーをトリミングし、前記第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像を得ることと、を更に含み、
それに対応して、所定の寸法に応じて前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法ピクチャーを得ることは、
所定の寸法に応じて、前記第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像及び前記第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、前記第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像に対応する所定の寸法のピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得ることを含む。
【００２２】
本発明の実施例により提供される技術案は、トレーニングサンプルセットにおける第１類のトレーニングピクチャー中のプライバシーゾーンを取得し、プライバシーゾーンに応じて第１類のトレーニングピクチャーをトリミングし、第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像を得て、第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像を正規化処理した後、初期秘密ピクチャー識別モデルに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングすることにより、第１類のトレーニングピクチャーにおけるプライバシーゾーン以外の他の領域が初期秘密ピクチャー識別モデルのトレーニングを干渉することを防止し、秘密ピクチャー識別モデルのトレーニング速度を向上させ、秘密ピクチャー識別モデルのトレーニング効率を向上させることができるという有益な効果を有する。
【００２３】
本発明の実施例に係る第２側面によれば、秘密ピクチャー識別装置を提供しており、該装置は、
秘密ピクチャー識別装置であって、
少なくとも１枚の処理しようとするピクチャーを含むユーザ端末のフォトギャラリーを取得する第１取得モジュールと、
秘密ピクチャー識別モデルを用いて前記処理しようとするピクチャーをそれぞれ識別し、前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定する第１識別モジュールと、
前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、前記処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶する記憶モジュールと、を備える。
【００２４】
本発明の実施例により提供される技術案は、秘密ピクチャー識別モデルを用いてユーザ端末のフォトギャラリーにおける処理しようとするピクチャーを識別し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶することにより、フォトギャラリーにおける処理しようとするピクチャーを自動的に識別して処理し、ユーザが手動で秘密ピクチャーを選択してプライベートアルバムに移すことを避けて、手間を省き、秘密ピクチャー識別の効率を向上させ、プライバシー保護の強度を向上させ、秘密ピクチャーの漏洩を防止することができるという有益な効果を有する。
【００２５】
更に、前記装置は、
プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のトレーニングピクチャー及びプライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のトレーニングピクチャーを含むトレーニングサンプルセットを取得する第２取得モジュールと、
前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーを前記初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、前記秘密ピクチャー識別モデルを得る入力モジュールと、を更に備える。
【００２６】
本発明の実施例により提供される技術案は、プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のトレーニングピクチャー及びプライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のトレーニングピクチャーを含むトレーニングサンプルセットを取得し、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、秘密ピクチャー識別モデルを得ることにより、秘密ピクチャー識別モデルが処理しようとするピクチャーを正確に識別する可能性を向上させるという有益な効果を有する。
【００２７】
更に、前記装置は、
プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のテストピクチャー及びプライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のテストピクチャーを含むテストサンプルセットを取得する第３取得モジュールと、
前記秘密ピクチャー識別モデルを用いて、前記テストサンプルセットにおける第１類のテストピクチャー及び第２類のテストピクチャーをそれぞれ識別し、各テストピクチャーに対応する分類結果を得る第２識別モジュールと、
前記各テストピクチャーに対応する分類結果に基づいて、前記秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率を決定する第１決定モジュールと、を更に備える。
【００２８】
更に、前記装置は、
前記分類正確率が所定閾値より小さい場合、最大繰り返し回数に達する又は分類正確率が所定閾値より大きくなるまで、
前記トレーニングサンプルセットを更新することと、
更新後のトレーニングサンプルセットに基づいて、前記前回の繰り返しに対応する秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、今回の繰り返しに対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルを繰り返しすることと、
更新したテストサンプルセットに基づいて、今回の繰り返しに対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルに対して分類正確率テストを行い、対応する分類正確率を確定することと、を繰り返し実行する繰り返し実行モジュールを更に備える。
【００２９】
更に、前記装置は、
各回の繰り返しに対応する分類正確率のうちの最大分類正確率を決定する第２決定モジュールと、
前記最大分類正確率に対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルをターゲット秘密ピクチャー識別モデルとして決定する第３決定モジュールとを更に備える。
【００３０】
本発明の実施例により提供される技術案は、プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のテストピクチャー及びプライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のテストピクチャーを含むテストサンプルセットを取得し、秘密ピクチャー識別モデルを用いてテストサンプルセットにおける第１類のテストピクチャー及び第２類のテストピクチャーをそれぞれ識別し、秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率を得て、分類正確率が所定閾値より小さい場合、最大繰り返し回数に達する又は分類正確率が所定閾値より大きくなるまで更新後のトレーニングサンプルセットを用いて前回繰り返しに対応する秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、各回の繰り返しに対応する分類正確率のうちの最大分類正確率を決定し、最大分類正確率に対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルをターゲット秘密ピクチャー識別モデルとして決定することにより、秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率を向上させ、秘密ピクチャー識別モデルが処理しようとするピクチャーを正確に識別する可能性を向上させるという有益な効果を有する。
【００３１】
更に、前記装置は、
所定の寸法に応じて前記処理しようとするピクチャーを正規化処理し、前記処理しようとするピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得る第１処理モジュールを更に備え、
それに対応して、前記第１識別モジュールは、
秘密ピクチャー識別モデルを用いて前記所定の寸法のピクチャーを識別し、前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定する第１識別ユニットを備える。
【００３２】
本発明の実施例により提供される技術案は、所定の寸法に応じて処理しようとするピクチャーを正規化処理し、処理しようとするピクチャーに対応する所定の寸法ピクチャーを得て、秘密ピクチャー識別モデルを用いて所定の寸法のピクチャーを識別し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶することにより、フォトギャラリーにおける処理しようとするピクチャーを自動的に識別して処理し、ユーザが手動で秘密ピクチャーを選択してプライベートアルバムに移すことを避けて、手間を省き、且つ処理しようとするピクチャー寸法への正規化処理により、秘密ピクチャー識別モデルの処理しようとするピクチャーへの識別速度を向上させて、秘密ピクチャー識別の効率を向上させ、プライバシー保護の強度を向上させ、秘密ピクチャーの漏洩を防止することができるという有益な効果を有する。
【００３３】
更に、前記装置は、
前記処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を取得する第４取得モジュールと、
前記処理しようとするピクチャーに含んでいる肌色領域を切り取って、前記処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を得る切り取りモジュールと、を更に備え、
それに対応して、前記第１処理モジュールは、
所定の寸法に応じて前記処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を正規化処理し、前記肌色部位画像に対応する所定の寸法のピクチャーを得る第１処理ユニットを備える。
【００３４】
本発明の実施例により提供される技術案は、処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を取得し、処理しようとするピクチャーに含んでいる肌色領域を切り取って、処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を得て、処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像に対して正規化処理及び識別を行い、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶することにより、処理しようとするピクチャーにおける肌色領域以外の他の領域が識別を干渉することを減少させることができ、秘密ピクチャー識別の効率を向上させ、プライバシー保護強度を向上させ、秘密ピクチャーの漏洩を防止することができるという有益な効果を有する。
【００３５】
更に、前記第４取得モジュールは、
肌色モデルを用いて前記処理しようとするピクチャーを識別し、前記処理しようとするピクチャーにＲチャネルとＧチャネルの比が所定の値より大きい肌色領域を含むか否かを判断する第２識別ユニットと、
前記処理しようとするピクチャーに肌色領域を含んでいる場合、前記肌色領域の位置に基づいて、前記処理しようとするピクチャーにおいて連結可能な肌色領域を含むか否かを決定する決定ユニットと、
前記処理しようとするピクチャーにおいて連結可能な肌色領域を含んでいる場合、前記処理しようとするピクチャーにおける連結可能な肌色領域を連結処理し、前記処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を得る連結ユニットと、を備える。
【００３６】
本発明の実施例により提供される技術案は、肌色モデルを用いて処理しようとするピクチャーを識別し、処理しようとするピクチャーに肌色領域のＲチャネルとＧチャネルの比が所定の値より大きい肌色領域を含むか否かを判断し、処理しようとするピクチャーにおける連結可能な肌色領域を連結処理し、連結処理後の処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を切り取って、処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を得て、処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像に対して正規化処理及び識別を行い、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶することにより、識別する必要がある肌色部位画像の数を減少させることができ、秘密ピクチャー識別の効率を向上させるという有益な効果を有する。
【００３７】
更に、前記装置は、
所定の寸法に応じて前記第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、前記第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得る第２処理モジュールを更に備え、
それに対応して、入力モジュールは、
前記第１類のトレーニングピクチャー及び前記第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法ピクチャーを前記初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、前記秘密ピクチャー識別モデルを得る入力ユニットを備える。
【００３８】
本発明の実施例により提供される技術案は、所定の寸法に応じて第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得て、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングすることにより、初期秘密ピクチャー識別モデルの入力されたトレーニングピクチャーへの処理速度を向上させ、初期秘密ピクチャー識別モデルのトレーニング速度を向上させることができるという有益な効果を有する。
【００３９】
更に、前記装置は、
前記トレーニングサンプルセットにおける第１類のトレーニングピクチャーにおけるプライバシーゾーンを取得する第５取得モジュールと、
前記プライバシーゾーンに応じて、前記第１類のトレーニングピクチャーをトリミングし、前記第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像を得るトリミングモジュールと、を更に備え、
それに対応して、前記第２処理モジュールは、
所定の寸法に応じて、前記第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像及び第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、前記第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像に対応する所定の寸法のピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得る第２処理ユニットを備える。
【００４０】
本発明の実施例により提供される技術案は、トレーニングサンプルセットにおける第１類のトレーニングピクチャー中のプライバシーゾーンを取得し、プライバシーゾーンに応じて第１類のトレーニングピクチャーをトリミングし、第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像を得て、第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像を正規化処理した後、初期秘密ピクチャー識別モデルに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングすることにより、第１類のトレーニングピクチャーにおけるプライバシーゾーン以外の他の領域が初期秘密ピクチャー識別モデルへのトレーニングを干渉することを避けて、秘密ピクチャー識別モデルのトレーニング速度を向上させ、秘密ピクチャー識別モデルのトレーニング効率を向上させることができるという有益な効果を有する。
【００４１】
本発明の実施例の第３側面によれば、サーバを提供しており、当該サーバは、
処理部と、
前記処理部により実行可能な指令を記憶するためのメモリーと、を備え、
前記処理部は、
少なくとも１枚の処理しようとするピクチャーを含むユーザ端末のフォトギャラリーを取得し、
秘密ピクチャー識別モデルを用いて前記処理しようとするピクチャーをそれぞれ識別し、前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定し、
前記処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合に、前記処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶する。
【００４２】
本発明の実施例により提供される技術案は、秘密ピクチャー識別モデルを用いてユーザ端末のフォトギャラリーにおける処理しようとするピクチャーを識別し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶することにより、フォトギャラリーにおける処理しようとするピクチャーを自動的に識別して処理し、ユーザが手動で秘密ピクチャーを選択してプライベートアルバムに移すことを避けて、手間を省き、秘密ピクチャー識別の効率を向上させ、プライバシー保護強度を向上させ、秘密ピクチャーの漏洩を防止することができるという有益な効果を有する。
【００４３】
理解すべきことは、以上の一般的な説明と後の詳細な説明は例示的なもの及び解釈ためのものに過ぎず、本願を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
ここの図面は明細書に合併されて本明細書の一部を構成し、本発明に適合する実施例を示し、明細書と共に本発明の原理を解釈するために用いられる。
【００４５】
【図１】図１は例示的な実施例に係る秘密ピクチャー識別方法を示すフローチャートである。
【図２】図２は畳み込みニューラルネットワークのネットワーク構造である。
【図３】図３は別の例示的な実施例に係る秘密ピクチャー識別方法を示すフローチャートである。
【図４】図４は別の例示的な実施例に係る秘密ピクチャー識別方法を示すフローチャートである。
【図５】図５は別の例示的な実施例に係る秘密ピクチャー識別方法を示すフローチャートである。
【図６】図６は別の例示的な実施例に係る秘密ピクチャー識別方法を示すフローチャートである。
【図７】図７は例示的な実施例に係る秘密ピクチャー識別装置を示すブロック図である。
【図８】図８は別の例示的な実施例に係る秘密ピクチャー識別装置を示すブロック図である。
【図９】図９は別の例示的な実施例に係る秘密ピクチャー識別装置を示すブロック図である。
【図１０】図１０は別の例示的な実施例に係る秘密ピクチャー識別装置を示すブロック図である。
【図１１】図１１は別の例示的な実施例に係る秘密ピクチャー識別装置を示すブロック図である。
【図１２】図１２は別の例示的な実施例に係る秘密ピクチャー識別装置を示すブロック図である。
【図１３】図１３は別の例示的な実施例に係るサーバを示すブロック図である。
【００４６】
上記図面により、本開示の明確な実施例を示しており、後に詳述する。これらの図面及び文字による説明はいずれかの方法で本開示の思想の範囲を限定するものではなく、特定の実施例を参照しながら当業者に対して本開示の概念を説明するためのものである。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
ここで例示的な実施例について詳しく説明し、その実施例は図面に示す通りである。下記の説明が図面に関わる時、別途に表示されない限り、異なる図面における同じ数字は同じ又は類似する要素を示す。以下の例示的な実施例に説明される実施形態は本発明と一致する全ての実施形態を代表するわけではない。逆に、それらは特許請求の範囲に詳細に記載された本発明の一部の態様と一致する装置と方法の例に過ぎない。
【００４８】
図１は例示的な実施例により秘密ピクチャー識別方法を示すフローチャートである。該秘密ピクチャー識別方法は秘密ピクチャー識別装置により実行されてもよい。秘密ピクチャー識別装置は、具体的に携帯電話端末、ＰＡＤ等のインテリジェント端末に対応するサーバ又はサーバにインストールされたソフトウェアであってもよい。秘密ピクチャー識別装置は、更に、携帯電話端末、ＰＡＤ等のインテリジェント端末又はインテリジェント端末にインストールされたアプリケーションプログラムａｐｐであってもよい。本例示的な実施例に示される秘密ピクチャー識別方法は以下のステップを含んでもよい。
【００４９】
ステップ１０１において、少なくとも１枚の処理しようとするピクチャーを含むユーザ端末のフォトギャラリーを取得する。
【００５０】
本例では、サーバユーザ端末のフォトギャラリーを取得する前に、ユーザ端末は、手動又は自動モードでフォトギャラリーを更新し、又はクラウドサーバーにアップロードすることができる。
【００５１】
ステップ１０２において、秘密ピクチャー識別モデルを用いて処理しようとするピクチャーをそれぞれ識別し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定する。
【００５２】
本実施例では、畳み込みニューラルネットワークを用いて秘密ピクチャー識別モデルを構築する。畳み込みニューラルネットワークは人工ニューラルネットワークの１種であり、現在の音声分析及び画像識別分野の研究のホットスポットとなっている。その重み共有ネットワーク構造は、より生物の神経回路に類似させ、ネットワークモデルの複雑さを低減し、重みの数を減少させる。該利点は、ネットワークの入力が多次元画像である場合、より明らかになり、画像を直接にネットワークの入力とさせることができ、従来の識別アルゴリズムにおける複雑な特徴抽出及びデータの再構築の過程を避ける。
【００５３】
畳み込みニューラルネットワークのネットワーク構造は図２に示される。畳み込みニューラルネットワークは１つの多層のニューラルネットワークであり、各層は複数の２次元平面からなり、各平面は複数の独立したニューロンからなる。本実施例では、畳み込みニューラルネットワークに基づいて取得した秘密ピクチャー識別モデルがＮ層の構造を有すると仮定し、隣接する両層の隠れ層ノード間の各接続の重み付け係数がトレーニングサンプルセットによりトレーニングして決定され、説明の便宜上、本発明の実施例で隠れ層ノード間の接続の重み付け係数を特徴係数と称し、従って、秘密ピクチャー識別モデルはＮ層の特徴係数を有する。
【００５４】
本例では、秘密ピクチャー識別モデルの入力は処理しようとするピクチャーであり、出力は処理しようとするピクチャーのプロパティ分類結果であってもよく、処理しようとするピクチャーのプロパティは、秘密プロパティ及び非秘密プロパティを含んでもよい。処理しようとするピクチャーを秘密ピクチャー識別モデルに入力すると、出力された処理しようとするピクチャーのプロパティ分類結果に基づいて、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定することができる。
【００５５】
ステップ１０３では、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合に、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶する。
【００５６】
そのうち、プライベートアルバムは秘密ピクチャーを記憶するための専用アルバムであってもよく、該アルバムは暗号化され又は隠し状態に設定されてもよく、他のユーザが見ることを防止し、ユーザのプライバシーの漏洩を防止する。
【００５７】
本実施例では、処理しようとするピクチャーはユーザ端末のフォトギャラリーにおけるピクチャーに制限されなくてもよく、他の方式で又は他の供給源から取得したピクチャーであってもよく、ここで処理しようとするピクチャーの取得方式は限定されず、必要に応じて設置することができる。
【００５８】
本例示的な実施例では、秘密ピクチャー識別モデルを用いてユーザ端末のフォトギャラリーにおける処理しようとするピクチャーを識別し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶することにより、フォトギャラリーにおける処理しようとするピクチャーを自動的に識別して処理し、ユーザが手動で秘密ピクチャーを選択してプライベートアルバムに移すことを避けて、手間を省き、秘密ピクチャー識別の効率を向上させ、プライバシー保護の強度を向上させ、秘密ピクチャーの漏洩を防止することができる。
【００５９】
図３は別の例示的な実施例により秘密ピクチャー識別方法を示すフローチャートである。図３に示すように、上記の方法は、図１に示す例示的な実施例のうえで、ステップ１０２の前に、以下のステップを含んでもよい。
【００６０】
ステップ１０４では、プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のトレーニングピクチャー及びプライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のトレーニングピクチャーを含むトレーニングサンプルセットを取得する。
【００６１】
本実施例では、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーはサーバにより収集して取得することができる。トレーニング効果を保証するために、トレーニングサンプルセットにおける第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーの数量は第１所定数より大きくてもよい。例えば、第１類のトレーニングピクチャーの数量が２０万枚であってもよく、第２類のトレーニングピクチャーの数量が３０万枚でも良く、又はそれ以上であってもよい。
【００６２】
ステップ１０５では、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、秘密ピクチャー識別モデルを得る。
【００６３】
本実施例では、サーバは、各トレーニングピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルに出力されたプロパティ分類結果と入力されたトレーニングピクチャーの属性を比較することで、現在の秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数を調整する必要があるか否かを決定することができる。ただし、このようなトレーニング方式は、前の１枚のトレーニングピクチャーを利用して秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数を正方向調整した後、次の１枚のトレーニングピクチャーを利用して秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数を逆相調整する可能性があるため、秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数を頻繁に調整する必要があるようになってしまうという問題が存在する恐れがある。
【００６４】
このために、本実施例では、サーバは、更に１ロットのトレーニングピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルに順に入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにより出力されたこの１ロットのトレーニングピクチャーのプロパティ分類結果に基づいて、現在の秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数を調整する必要があるか否かを決定することもできる。次に、次のロットのトレーニングピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルに順に入力する。
【００６５】
本例示的な実施例では、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーを含むトレーニングサンプルセットを取得し、第１類のトレーニングピクチャーがプライベートパーツを含む秘密ピクチャーであり、第２類のトレーニングピクチャーがプライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーであり、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、秘密ピクチャー識別モデルを得ることにより、秘密ピクチャー識別モデルが処理しようとするピクチャーを正確に識別する可能性を向上させる。
【００６６】
上記例示的な実施例では、トレーニングすることで秘密ピクチャー識別モデルを得た後、秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率は必ずしも所定閾値を満たさないため、秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率は所定閾値を満たすように、図４を参照し、サーバは、ステップ１０５の後、以下のステップを行ってもよい。
【００６７】
ステップ１０６において、プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のテストピクチャー及びプライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のテストピクチャーを含むテストサンプルセットを取得する。
【００６８】
本実施例では、テスト効果を向上させるように、テストサンプルセットに含まれている第１類のテストピクチャー及び第２類のテストピクチャーの数は第２所定数より大きくてもよい。例えば、第１類のテストピクチャーの数が２万枚であってもよく、第２類のテストピクチャーの数が３万枚であってもよく、又はそれ以上であってもよい。
【００６９】
ステップ１０７において、秘密ピクチャー識別モデルを用いて、テストサンプルセットにおける第１類のテストピクチャー及び第２類のテストピクチャーをそれぞれ識別し、各テストピクチャーに対応する分類結果を得る。
【００７０】
ステップ１０８において、各テストピクチャーに対応する分類結果に基づいて、秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率を決定する。
【００７１】
本実施例では、テストピクチャーに対応する分類結果が該テストピクチャーのプロパティと同じである場合に、分類が正確であり、テストピクチャーに対応する分類結果が該テストピクチャーのプロパティと異なる場合に、誤分類であり、分類が正確であるテストピクチャーの数とテストピクチャーの合計数の比をピクチャーシーン識別モデルの分類正確率として決定する。
【００７２】
ステップ１０９では、分類正確率が所定閾値より小さい場合に、最大繰り返し回数に達する又は分類正確率が所定閾値より大きくなるまで、
トレーニングサンプルセットを更新することと、
更新後のトレーニングサンプルセットに基づいて、前回の繰り返しに対応する秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、今回の繰り返しに対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルを繰り返しすることと、
更新したテストサンプルセットに基づいて、今回の繰り返しに対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルに対して、分類正確率のテストを行い、対応する分類正確率を確定することと、を繰り返して実行する。
【００７３】
ステップ１１０では、各回の繰り返しに対応する分類正確率のうちの最大分類正確率を決定する。
【００７４】
ステップ１１１では、最大分類正確率に対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルをターゲット秘密ピクチャー識別モデルとして決定する。
【００７５】
なお、本例における第１所定数、第２所定数は、多くの実験と解析により取得することができる。ここで繰り返し説明しない。
【００７６】
本例示的な実施例では、プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のテストピクチャー及びプライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のテストピクチャーを含むテストサンプルセットを取得し、秘密ピクチャー識別モデルを用いてテストサンプルセットにおける第１類のテストピクチャー及び第２類のテストピクチャーをそれぞれ識別し、秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率を得て、分類正確率が所定閾値より小さい場合、最大繰り返し回数に達する又は分類正確率が所定閾値より大きくなるまで更新後のトレーニングサンプルセットを用いて、前回繰り返しに対応する秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、各回の繰り返しに対応する分類正確率のうちの最大分類正確率を決定し、最大分類正確率に対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルをターゲット秘密ピクチャー識別モデルとして決定することにより、秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率を向上させ、秘密ピクチャー識別モデルが処理しようとするピクチャーを正確に識別する可能性を向上させる。
【００７７】
図５は別の例示的な実施例により秘密ピクチャー識別方法を示すフローチャートである。
【００７８】
図５に示すように、図３に示す例示的な実施例のうえで、秘密ピクチャー識別モデルの入力されたピクチャーに対する処理速度を上げるように、秘密ピクチャー識別モデルに入力されたピクチャーの寸法を所定の寸法に設定してもよい。従って、上記方法は、ステップ１０５の前、以下のステップを更に含んでもよい。
【００７９】
ステップ１１２において、所定の寸法に応じて第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法ピクチャーを得る。
【００８０】
本例では、例えば、サーバは必要に応じて所定の寸法を設置することができる。例えば、２２４×２２４ピクセル等であってもよい。
【００８１】
なお、それに対応して、ステップ１０７の前に、第１類のテストピクチャー及び第２類のテストピクチャーの寸法に対して上記処理方式で同様な処理を行ってもよい。
【００８２】
それに対応して、ステップ１０５は、具体的にステップ１０５１、即ち、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、秘密ピクチャー識別モデルを得ることを含んでもよい。
【００８３】
それに対応して、上記方法は、ステップ１０２の前に以下のステップを更に含んでもよい。
【００８４】
ステップ１１３において、所定の寸法に応じて処理しようとするピクチャーを正規化処理し、処理しようとするピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得る。
【００８５】
それに対応して、ステップ１０２は、具体的にステップ１０２１、即ち、秘密ピクチャー識別モデルを用いて、所定の寸法のピクチャーを識別し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定することを含んでもよい。
【００８６】
本発明の実施例により提供された技術案は、所定の寸法に応じて処理しようとするピクチャーを正規化処理し、処理しようとするピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得て、秘密ピクチャー識別モデルを用いて所定の寸法のピクチャーを識別し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶することにより、フォトギャラリーにおける処理しようとするピクチャーを自動的に識別して処理し、ユーザが手動で秘密ピクチャーを選択してプライベートアルバムに移すことを避けて、手間を省き、且つ処理しようとするピクチャー寸法を正規化処理することで、秘密ピクチャー識別モデルの処理しようとするピクチャーへの識別速度を向上させ、秘密ピクチャー識別の効率を向上させ、且つ、所定の寸法に応じて第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得て、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングすることにより、初期秘密ピクチャー識別モデルの入力されたトレーニングピクチャーへの処理速度を向上させ、初期秘密ピクチャー識別モデルのトレーニング速度を向上させることができるという有益な効果を有する。
【００８７】
図６は別の例示的な実施例により秘密ピクチャー識別方法を示すフローチャートである。図６に示すように、図５に示す例示的な実施例のうえで、上記方法は、ステップ１１２の前に以下のステップを含んでもよい。
【００８８】
ステップ１１４では、トレーニングサンプルセットにおける第１類のトレーニングピクチャー中のプライバシーゾーンを取得する。
【００８９】
ステップ１１５では、プライバシーゾーンに応じて第１類のトレーニングピクチャーをトリミングし、第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像を得る。
【００９０】
それに対応して、ステップ１１２は、具体的にステップ１１２１、即ち、所定の寸法に応じて、第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像及び第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像に対応する所定の寸法のピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得ることを含んでもよい。
【００９１】
なお、それに対応して、ステップ１０７の前に、第１類のテストピクチャー及び第２類のテストピクチャーに対して上記トリミング方式でトリミングしてもよい。
【００９２】
それに対応して、上記方法は、ステップ１１３の前に、以下のステップを更に含んでもよい。
【００９３】
ステップ１１６において、処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を取得する。
【００９４】
本実施例では、処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を取得する過程は、肌色モデルを用いて処理しようとするピクチャーを識別し、処理しようとするピクチャーにＲチャネルとＧチャネルの比が所定の値より大きい肌色領域を含むか否かを判断し、処理しようとするピクチャーに肌色領域を含んでいる場合に、肌色領域の位置に基づいて、処理しようとするピクチャーにおいて連結可能な肌色領域を含むか否かを決定し、処理しようとするピクチャーにおいて連結可能な肌色領域を含んでいる場合に、処理しようとするピクチャーにおける連結可能な肌色領域を連結処理し、処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を得ることであってもよい。
【００９５】
本実施例では、人の体内の血液等の要素の影響を受けて、人の皮膚のＲチャネルとＧチャネルの比は普通に所定の値より大きいので、ＲチャネルとＧチャネルとの比が所定の値より大きい領域を処理しようとするピクチャーにおける肌色領域として決定することができる。本例の肌色モデルは、具体的にガウス肌色モデル等のような、肌色領域を識別できるモデルであってもよく、本例ではこれに対して具体的に限定されず、サーバは実際の必要に応じて適切な肌色モデルを選択して肌色領域の識別を行なうことができる。
【００９６】
本実施例では、連結可能な肌色領域とは、ピクチャーにおいて同じピクセル値を有し且つ位置が隣接するピクセルからなる肌色領域（Ｒｅｇｉｏｎ、Ｂｌｏｂ）を意味する。肌色領域の位置及び肌色領域における各ピクセルのピクセル値に基づいて、処理しようとするピクチャーにおいて連結可能な肌色領域を含むか否かを分析して決定することができる。領域の連結性分析アルゴリズムは、例えばＴｗｏ−Ｐａｓｓアルゴリズム、又はＳｅｅｄ−Ｆｉｌｌｉｎｇシードフィルアルゴリズムの２つの一般的なアルゴリズムを採用してもよい。
【００９７】
本実施例では、連結処理とは、連結可能な肌色領域と、連結可能な肌色領域の間にあるピクチャー領域とを連結させて、連結した肌色領域を得ることである。
【００９８】
本実施例では、肌色モデルを用いて処理しようとするピクチャーを識別し、処理しようとするピクチャーにＲチャネルとＧチャネルの比が所定の比より大きい肌色領域を含むか否かを判断し、処理しようとするピクチャーにおける連結可能な肌色領域を連結処理し、連結処理後の処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を切り取って、処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を得て、処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像に対して正規化処理及び識別を行い、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定することにより、識別する必要がある肌色部位画像の数量を減少させることができ、秘密ピクチャー識別の効率を向上させるという有益な効果を有する。
【００９９】
ステップ１１７では、処理しようとするピクチャーに含まれている肌色領域を切り取って、処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を得る。
【０１００】
それに対応して、ステップ１１３は、具体的にステップ１１３１、即ち、所定の寸法に応じて処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を正規化処理し、肌色部位画像に対応する所定の寸法のピクチャーを得ることを含んでもよい。
【０１０１】
本例示的な実施例では、処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を取得し、処理しようとするピクチャーに含まれている肌色領域を切り取って、処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を得て、処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像に対して正規化処理及び識別を行い、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶することで、処理しようとするピクチャーにおける肌色領域以外の他の領域が識別を干渉することを減少させることができ、秘密ピクチャー識別の効率を向上させ、且つプライバシーゾーンに応じて第１類のトレーニングピクチャーをトリミングし、第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像を得て、第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像を正規化処理した後に初期秘密ピクチャー識別モデルに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングすることで、第１類のトレーニングピクチャーにおけるプライバシーゾーン以外の他の領域が初期秘密ピクチャー識別モデルのトレーニングを干渉することを避けて、秘密ピクチャー識別モデルのトレーニング速度を向上させ、秘密ピクチャー識別モデルのトレーニング効率を向上させることができる。
【０１０２】
以下は本発明の装置の実施例であり、本発明の方法の実施例に用いられる。本発明の装置の実施例に開示されていない詳細は、本発明の方法の実施例を参照する。
【０１０３】
図７は例示的な実施例により秘密ピクチャー識別装置を示すブロック図である。該秘密ピクチャー識別装置は、ソフトウェア、ハードウェア、または両方の組み合わせにより上記方法を実現することができる。当該秘密ピクチャー識別装置は、
少なくとも１枚の処理しようとするピクチャーを含むユーザ端末のフォトギャラリーを取得する第１取得モジュール７１と、
秘密ピクチャー識別モデルを用いて処理しようとするピクチャーをそれぞれ識別し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定する第１識別モジュール７２と、
処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶する記憶モジュール７３を備える可能である。
【０１０４】
本実施例では、畳み込みニューラルネットワークを用いて秘密ピクチャー識別モデルを構築する。畳み込みニューラルネットワークは人工ニューラルネットワークの１種であり、現在の音声分析及び画像識別分野の研究のホットスポットとなっている。その重み共有ネットワーク構造は、より生物の神経回路に類似させ、ネットワークモデルの複雑さを低減し、重みの数量を減少させる。当該利点は、ネットワークの入力が多次元画像である場合、より明らかになり、画像を直接にネットワークの入力とさせることができ、従来の識別アルゴリズムにおける複雑な特徴抽出及びデータ再構築の過程を防止する。
【０１０５】
畳み込みニューラルネットワークのネットワーク構造は図２に示され、畳み込みニューラルネットワークは１つの多層のニューラルネットワークであり、各層は複数の２次元平面からなり、各平面は複数の独立したニューロンからなる。本実施例では、畳み込みニューラルネットワークに基づいて取得した秘密ピクチャー識別モデルがＮ層の構造を有すると仮定し、隣接する二層の隠れ層ノード間の各接続の重み付け係数がトレーニングサンプルセットを利用してトレーニングして決定され、説明の便宜上、本発明の実施例で隠れ層ノード間の接続の重み付け係数を特徴係数と称し、従って、秘密ピクチャー識別モデルはＮ層の特徴係数を有する。
【０１０６】
本例示的な実施例では、秘密ピクチャー識別モデルを用いてユーザ端末のフォトギャラリーにおける処理しようとするピクチャーを識別し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶することにより、フォトギャラリーにおける処理しようとするピクチャーを自動的に識別して処理し、ユーザが手動で秘密ピクチャーを選択してプライベートアルバムに移すことを避けて、手間を省き、秘密ピクチャー識別の効率を向上させ、プライバシー保護の強度を向上させ、秘密ピクチャーの漏洩を防止することができる。
【０１０７】
更に、図８を参照し、上記の装置は、
プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のトレーニングピクチャー及びプライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のトレーニングピクチャーを含むトレーニングサンプルセットを取得する第２取得モジュール７４と、
第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、秘密ピクチャー識別モデルを得る入力モジュール７５と、を更に備える。
【０１０８】
本例では、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーはサーバにより収集されて取得することができる。トレーニング効果を保証するために、トレーニングサンプルセットにおける第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーの数量は第１所定数より大きくてもよい。例えば、第１類のトレーニングピクチャーの数量が２０万枚であってもよく、第２類のトレーニングピクチャーの数量が３０万枚であっても良く、又はそれ以上であってもよい。
【０１０９】
本例では、サーバは、各トレーニングピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルから出力されたプロパティ分類結果と入力されたトレーニングピクチャーの属性を比較して、現在の秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数を調整する必要があるか否かを決定することができる。しかし、このようなトレーニング方式は、前の１枚のトレーニングピクチャーを利用して、秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数を正方向調整した後、後の１枚のトレーニングピクチャーを利用して、秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数を逆相調整する可能性があるため、秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数を頻繁に調整する必要があるようになってしまうという問題が存在する恐れがある。
【０１１０】
このために、本例では、サーバは更に１ロットのトレーニングピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルに順に入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルから出力されたこの１ロットのトレーニングピクチャーのプロパティ分類結果に基づいて、現在の秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数を調整する必要があるか否かを決定することもできる。次に、次のロットのトレーニングピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルに順に入力する。
【０１１１】
本例示的な実施例では、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーを含むトレーニングサンプルセットを取得し、第１類のトレーニングピクチャーがプライベートパーツを含む秘密ピクチャーであり、第２類のトレーニングピクチャーがプライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーであり、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、秘密ピクチャー識別モデルを得ることにより、秘密ピクチャー識別モデルが処理しようとするピクチャーを正確に識別する可能性を向上させる。
【０１１２】
更に、図９を参照し、上記の装置は、
プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のテストピクチャー及びプライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のテストピクチャーを含むテストサンプルセットを取得する第３取得モジュール７６と、
秘密ピクチャー識別モデルを用いて、テストサンプルセットにおける第１類のテストピクチャー及び第２類のテストピクチャーをそれぞれ識別し、各テストピクチャーに対応する分類結果を得る第２識別モジュール７７と、
各テストピクチャーに対応する分類結果に基づいて、秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率を決定する第１決定モジュール７８と、
分類正確率が所定閾値より小さい場合、最大繰り返し回数に達する又は分類正確率が所定閾値より大きくなるまで、
トレーニングサンプルセットを更新すること、
更新後のトレーニングサンプルセットに基づいて、前回の繰り返しに対応する秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、今回の繰り返しに対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルを繰り返しすること、
更新したテストサンプルセットに基づいて今回の繰り返しに対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルに対して、分類正確率のテストを行い、対応する分類正確率を確定することを繰り返し実行する繰り返し実行モジュール７９と、
各回の繰り返しに対応する分類正確率のうちの最大分類正確率を決定する第２決定モジュール８０と、
最大分類正確率に対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルをターゲット秘密ピクチャー識別モデルとして決定する第３決定モジュール８１と、更に備える。
【０１１３】
本実施例では、テスト効果を向上させるために、テストサンプルセットに含まれている第１類のテストピクチャー及び第２類のテストピクチャーの数量は第２所定数より大きくてもよい。例えば、第１類のテストピクチャーの数量が２万枚であってもよく、第２類のテストピクチャーの数量が３万枚であってもよく、又はそれ以上であってもよい。
【０１１４】
本例示的な実施例では、プライベートパーツを含む秘密ピクチャーである第１類のテストピクチャー及びプライベートパーツを含まない非秘密ピクチャーである第２類のテストピクチャーを含むテストサンプルセットを取得し、秘密ピクチャー識別モデルを用いてテストサンプルセットにおける第１類のテストピクチャー及び第２類のテストピクチャーをそれぞれ識別し、秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率を得て、分類正確率が所定閾値より小さい場合、最大繰り返し回数に達する又は分類正確率が所定閾値より大きくなるまで更新後のトレーニングサンプルセットを用いて前回の繰り返しに対応する秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、各回の繰り返しに対応する分類正確率のうちの最大分類正確率を決定し、最大分類正確率に対応する更新後の秘密ピクチャー識別モデルをターゲット秘密ピクチャー識別モデルとして決定することにより、秘密ピクチャー識別モデルの分類正確率を向上させ、秘密ピクチャー識別モデルが処理しようとするピクチャーを正確に識別する可能性を向上させる。
【０１１５】
更に、図１０を参照し、図８に示す例示的な実施例の上で、上記の装置は、所定の寸法に応じて処理しようとするピクチャーを正規化処理し、処理しようとするピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得る第１処理モジュール８２を更に備え、
それに対応して、第１識別モジュール７２は、
秘密ピクチャー識別モデルを用いて、所定の寸法のピクチャーを識別し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定する第１識別ユニット７２１を備える。
【０１１６】
それに対応して、上記の装置は、所定の寸法に応じて第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得る第２処理モジュール８３を更に備え、
それに対応して、入力モジュール７５は、
第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルにランダムに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングし、秘密ピクチャー識別モデルを得る入力ユニット７５１を備える。
【０１１７】
本例示的な実施例では、所定の寸法に応じて処理しようとするピクチャーを正規化処理し、処理しようとするピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得て、秘密ピクチャー識別モデルを用いて所定の寸法のピクチャーを識別し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶することにより、フォトギャラリーにおける処理しようとするピクチャーを自動的に識別して処理し、ユーザが手動で秘密ピクチャーを選択してプライベートアルバムに移すことを避けて、手間を省き、且つ処理しようとするピクチャー寸法を正規化処理することにより、秘密ピクチャー識別モデルの処理しようとするピクチャーへの識別速度を向上させ、且つ、所定の寸法に応じて第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを得、第１類のトレーニングピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法のピクチャーを初期秘密ピクチャー識別モデルに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングすることにより、初期秘密ピクチャー識別モデルの入力されたトレーニングピクチャーへの処理速度を向上させ、初期秘密ピクチャー識別モデルのトレーニング速度を向上させることができる。
【０１１８】
更に、図１１を参照し、図１０に示す例示的な実施例の上で、上記の装置は、
処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を取得する第４取得モジュール８４と、
処理しようとするピクチャーに含まれている肌色領域を切り取って、処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を得る切り取りモジュール８５と、を更に備え、
それに対応して、第１処理モジュール８２は、
所定の寸法に応じて処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を正規化処理し、肌色部位画像に対応する所定の寸法のピクチャーを得る第１処理ユニット８２１を備える。
【０１１９】
相応的に、上記装置は、
トレーニングサンプルセットにおける第１類のトレーニングピクチャーにおけるプライバシーゾーンを取得する第５取得モジュール８６と、
プライバシーゾーンに応じて、第１類のトレーニングピクチャーをトリミングし、第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像を得るトリミングモジュール８７と、を更に備え、
それに対応して、第２処理モジュール８３は、
所定の寸法に応じて、第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像及び第２類のトレーニングピクチャーを正規化処理し、第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像に対応する所定の寸法のピクチャー及び第２類のトレーニングピクチャーに対応する所定の寸法ピクチャーを得る第２処理ユニット８３１を含む。
【０１２０】
本例示的な実施例では、処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を取得し、処理しようとするピクチャーに含む肌色領域を切り取り、処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を得て、処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像に対して正規化処理及び識別を行い、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるかどうかを決定し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶することで、処理しようとするピクチャーにおける肌色領域以外の他の領域が識別を干渉することを減少させることができ、秘密ピクチャー識別の効率を向上させ、且つプライバシーゾーンに応じて第１類のトレーニングピクチャーをトリミングし、第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像を得て、第１類のトレーニングピクチャーに対応するプライバシーゾーン画像を正規化処理した後初期秘密ピクチャー識別モデルに入力し、初期秘密ピクチャー識別モデルにおける各層の隠れ層ノードの間の特徴係数をトレーニングすることにより、第１類のトレーニングピクチャーにおけるプライバシーゾーン以外の他の領域が初期秘密ピクチャー識別モデルのトレーニングを干渉することを防止し、秘密ピクチャー識別モデルのトレーニング速度を向上させ、秘密ピクチャー識別モデルのトレーニング効率を向上させることができる。
【０１２１】
図１２を参照し、図１１に示す例示的な実施例の上で、第４取得モジュール８４は、
肌色モデルを用いて処理しようとするピクチャーを識別し、処理しようとするピクチャーにＲチャネルとＧチャネルの比が所定の値より大きい肌色領域を含むか否かを判断する第２識別ユニット８４１と、
処理しようとするピクチャーに肌色領域を含んでいる場合、肌色領域の位置に基づいて、処理しようとするピクチャーにおいて連結可能な肌色領域を含むか否かを決定する決定ユニット８４２と、
処理しようとするピクチャーにおいて連結可能な肌色領域を含んでいる場合、処理しようとするピクチャーにおける連結可能な肌色領域を連結処理し、処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を得る連結ユニット８４３と、を備える。
【０１２２】
本実施例では、人の体内の血液等の要素の影響を受けて、人の皮膚のＲチャネルとＧチャネルの比は普通所定の値より大きいため、ＲチャネルとＧチャネルとの比が所定の値より大きい領域を処理しようとするピクチャーにおける肌色領域として決定することができる。
【０１２３】
本実施例の肌色モデルは、具体的にガウス肌色モデル等のような、肌色領域を識別できるモデルであってもよく、本例ではこれに対して具体的に限定されない。サーバは実際の必要に応じて適切な肌色モデルを選択して肌色領域の識別を行なうことができる。
【０１２４】
本例示的な実施例では、肌色モデルを用いて処理しようとするピクチャーを識別し、処理しようとするピクチャーに肌色領域のＲチャネルとＧチャネルの比が所定の値より大きい肌色領域を含むか否かを判断し、処理しようとするピクチャーにおける連結可能な肌色領域を連結処理し、連結処理後の処理しようとするピクチャーにおける肌色領域を切り取り、処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像を得て、処理しようとするピクチャーに対応する肌色部位画像に対して正規化処理及び識別を行い、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶することで、識別する必要がある肌色部位画像の数量を減少させることができ、秘密ピクチャー識別の効率を向上させる。
【０１２５】
上記実施例における装置について、そのうち、それぞれのモジュールの実行操作の具体的な方式は、該方法に関する実施例で詳細に説明したので、ここで詳細に詳しく説明しない。
【０１２６】
図１３は例示的な実施例により示されたサーバ１３０を示すブロック図である。図１３を参照し、サーバ１３０、処理部１３２、メモリー１３４、電源部１３６、入力／出力（Ｉ／Ｏ）のインターフェース１３８、及び通信部１３１０のうちの１つ又は複数のユニットを備えてもよい。
【０１２７】
処理部１３２は、通常サーバ１３０の操作全体を制御し、処理部１３２は具体的に、少なくとも１枚の処理しようとするピクチャーを含むユーザ端末のフォトギャラリーを取得し、秘密ピクチャー識別モデルを用いて処理しようとするピクチャーをそれぞれ識別し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを判断し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合に、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶する可能である。
【０１２８】
処理部１３２は、上記方法の全部又は一部のステップを完成するように、指令を実行する１つ又は複数プロセッサ１３２０を備えてもよい。また、処理部１３２は、処理部１３２と他のユニットとの間のインタラクションを行うように、１つ又は複数のモジュールを備えてもよい。例えば、処理部１３２、通信部１３１０と処理部１３２との間のインタラクションを行うために、通信モジュールを備えてもよい。
【０１２９】
メモリー１３４は、サーバの操作を支持するように、様々な種類のデータ及び処理部１３２の実行可能な指令を記憶するように配置される。これらのデータの示例は、アプリケーションに関連するプログラム、指令又は実行データ等を含む。メモリー１３４は、例えば、全ての種類の揮発性又は不揮発性メモリー又はそれらの組み合わせ、例えば、スタティックランダムアクセスメモリー（ＳＲＡＭ、ｓｔａｔｉｃ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、電気的消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリー（ＥＥＰＲＯＭ、Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリー（ＥＰＲＯＭ、Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、プログラム可能な読み取り専用メモリー（ＰＲＯＭ、Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、読み取り専用メモリー（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気メモリー、フラッシュメモリー、磁気ディスク又は光ディスクにより実現することができる。
【０１３０】
電源部１３６はサーバ１３０の各種の部へ電力を提供する。電源部１３６は、電源管理システム、１つ又は複数の電源、及び他のサーバ１３０に関連する部を備えてもよい。
【０１３１】
Ｉ／Ｏインターフェース１３８は、処理部１３２と周辺インターフェースモジュールとの間にインターフェースを提供し、上記周辺インターフェースモジュールはキーボード、クリックホイール、ボタン等であってもよい。通信部１３１０は、サーバ１３０と他の装置との間の有線又は無線方式の通信に利便性を与えるように配置される。サーバ１３０は通信規格に基づく無線ネットワーク、例えば、ＷｉＦｉ、２Ｇ又は３Ｇ、又はそれらの組み合わせにアクセスすることができる。１つの例示的な実施例では、通信部１３１０は、ブロードキャストチャネルを経由して外部ブロードキャスト管理システムからのブロードキャスト信号又はブロードキャストの関連情報を受信する。１つの例示的な実施例では、通信部１３１０は、近距離通信を促進するために、近接場通信（ＮＦＣ）モジュールを更に備える。例えば、ＮＦＣモジュールでは、ラジオ周波数識別（ＲＦＩＤ）技術、赤外線データ協会（ＩｒＤＡ）技術、ウルトラワイドバンド（ＵＷＢ）技術、ブルートゥース（ＢＴ）技術及び他の技術に基づいて実現することができる。
【０１３２】
例示的な実施例では、サーバ１３０は１つ又は複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理装置（ＤＳＰＤ）、プログラム可能論理装置（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ又は他の電子素子で実現されてもよく、上記秘密ピクチャー識別方法を実行するためである。
【０１３３】
例示的な実施例では、指令を含む非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を更に提供し、例えば指令を含むメモリー１３４を更に提供しており、上記方法を実現するように、上記指令はサーバ１３０のプロセッサ１３２０で実行されてもよい。例えば、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、ＲＯＭ、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク及び光データ記憶装置等であってもよい。
【０１３４】
非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、記憶媒体における指令がサーバ１３０のプロセッサにより実行される場合、上記秘密ピクチャー識別方法をサーバ１３０に実行させることができる。
【０１３５】
本例示的な実施例では、秘密ピクチャー識別モデルを用いてユーザ端末のフォトギャラリーにおける処理しようとするピクチャーを識別し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーであるか否かを決定し、処理しようとするピクチャーが秘密ピクチャーである場合、処理しようとするピクチャーをプライベートアルバムに記憶することにより、フォトギャラリーにおける処理しようとするピクチャーを自動的に識別して処理し、ユーザが手動で秘密ピクチャーを選択してプライベートアルバムに移すことを避けて、手間を省き、秘密ピクチャー識別の効率を向上させ、プライバシー保護の強度を向上させ、秘密ピクチャーの漏洩を防止することができる。
【０１３６】
当業者であれば、明細書を考慮しここに開示された発明を実践した後、本公開のその他の実施態様を容易に想到できる。本発明は、本公開の如何なる変形、用途又は適応的変化を含むためのものであり、これらの変形、用途又は適応的変化は本発明の一般的な原理に準じ、本発明の開示されていない当該技術分野における周知知識又は慣用の技術手段を含む。明細書と実施例は例示的なものに過ぎず、本発明の実際の範囲と精神は特許請求の範囲により与えられる。
【０１３７】
ここで理解すべきことは、本発明は既に上記のように説明され、図面に示された精確な構成に限定されず、その範囲を逸脱しない限りにおいて様々な修正や変更を行うことができる。本発明の範囲は特許請求の範囲のみにより限定される。
【図１】
0006461349.tif 000002
【図２】
0006461349.tif 000003
【図３】
0006461349.tif 000004
【図４】
0006461349.tif 000005
【図５】
0006461349.tif 000006
【図６】
0006461349.tif 000007
【図７】
0006461349.tif 000008
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
0006461349.tif 000012
【図１２】
0006461349.tif 000013
【図１３】
0006461349.tif 000014