多模态特征融合即时社交软件违规图片检测系统

系统描述

• 支持对 OCR 后得到的文本进行高效地敏感词检测，可自定义敏感词词库
• 自动找出图片内含有的所有二维码并识别结果，通过正则表达式提取出二维码中所包含的域名，进行域名安全检测
• 对图片进行三分类，根据图片的内容，包括图片特征和文本信息对图片进行分类
• 支持建立图片黑白名单库，并进行匹配

检测流程：

• 我们将原始图片输入模型，先通过inception_v3模型来提取图像特征，同时使用Easy OCR模型提取图片中的文本，之后原始文本输入BERT预训练模型来提取文本特征，将提取到的文本特征和图像特征融合后通过MLP 多层感知机进行分类得到最终的分类结果（此处我们的模型为三分类，包括正常、涉黄和敏感信息三类）
• 使用Easy OCR模型提取到的原始文本信息，将其与铭感词词库中的信息进行比对，得到图像文字铭感词检测结果，其中我们的敏感词检测结果还会进行分类，包括涉政、涉黄以及暴力等
• 识别获取到图片中的二维码，之后提取二维码中的域名信息，之后调用恶意域名检测接口或者使用本地训练的GRU模型进行检测，得到最终的检测结果。
• 从本地图片黑白名单文件夹下自动提取图片特征，建立图片黑白名单向量数据库。将待查询图片的特征在向量数据库中进行最近邻检索，得到最相似的结果。

数据评估及结果

如下图所示为8个模型（Our、ERNIE、Inception_v3、Densenet161、Resnet50、Squeeze net_0、VGG16、Alexnet）在准确性、精确度、召回率和F1分数上的对比结果.

以下为7个模型（Our、Inception_v3、Densenet161、Resnet50、Squeezenet_0、VGG16、Alexnet）的P-R曲线对比图。

如下图为7个模型（Our、Inception_v3、Densenet161、Resnet50、Squeeze net_0、VGG16、Alexnet）的ROC曲线和对应的AUC面积对比图。

代码说明

• train目录为训练代码
• ocr.py 为图片 OCR 预处理代码
• final_train.py 为训练代码，train_log 为其产生的训练日志
• export_onnx.py 为导出模型为 onnx 脚本
• val.py 为验证代码
• docker目录为镜像 build 工作文件夹，内含推理 API 代码及所有模型
• onnx_run.py 为推理 API 代码
• final_model_v2.onnx 为多模态特征融合分类模型
• Resnet18_search.onnx 为图片检索特征提取模型
• easyocr 为 OCR 相关模型
• deploy 目录为部署文件夹，内含 QQ API 接入脚本
• .conf.json 为 QQ API 配置文件
• main.py 为 QQ API 接入程序
• result.json 为模型推理返回结果样例
• start.bat 为 docker 启动容器参考命令

使用说明

可直接使用 Docker 环境运行此系统，如果需直接运行可参考 docker/Dockerfile 文件配置环境。

如需构建镜像，请先从 Releases 中下载 model_main.onnx 与 model_search.onnx 模型文件到 docker 目录，在 docker 目录下执行 docker build -t image_violation_detection .。

接口说明

API POST /check_img

请求参数

base64 与 url 参数二选一，分别表示图片的 base64 编码和图片的 url 地址，推荐使用 base64，从 url 抓取图片可能失败。

返回参数

• img： 图片编号
• white_result： 白名单检测结果
• black_result： 黑名单检测结果
• imgclass_result：正常、涉黄、敏感图片的预测概率
• malicious_detect: 二维码检测结果
• sensitive_detect: 敏感词检测结果
• ocr_result: OCR 识别结果

返回样例

{
    "code": 0,
    "data": {
        "img": "tmp/41d96af188e8640fe730bd2aebb344dd",
        "white_result":  {"filename": "a.png", "sim": 0.96},
        "black_result":  {"filename": "b.png", "sim": 0.52},
        "imgclass_result": [
            {
                "label": "normal",
                "prob": 0.9997885823249817
            },
            {
                "label": "porn",
                "prob": 0.00018990205717273057
            },
            {
                "label": "sensitive",
                "prob": 2.1459745767060667e-05
            }
        ],
        "malicious_detect": [
            {
                "Wording": "该网站发布了违反国家相关法律规定的内容，已为您拦截。",
                "WordingTitle": "网站含有违规内容",
                "code": 201,
                "detect_time": "2023-04-14 16:41:02",
                "msg": "域名拦截",
                "url": "https://aaa.com"
            }
        ],
        "ocr_result": "测试",
        "sensitive_detect": {
            "category": "None",
            "keyword": "None"
        }
    },
    "msg": "success"
}

运行说明

环境变量

• ocr_type=baidu 或 easyocr，表示 OCR 识别方法，easyocr则为本地识别，baidu 则为调用百度 API 识别，需开通 通用文字识别 API。若不包含此环境变量则表示不进行 OCR 识别
• ocr_client_id=填写百度 API key（仅 OCR 方法为 baidu 时需要）
• ocr_client_secret=填写百度 API secret（仅 OCR 方法为 baidu 时需要）
• sensitive_detect_type=remote/local，表示敏感词检测方法，是本地词库匹配还是调用 API，若不设置此环境变量则不进行敏感词检测
• sen_api_key=仅敏感词检测为 remote 需要，请前往 该网站 获取 API key
• mal_api_key=二维码域名检测需要，若不设置此环境变量则不进行二维码域名检测，请前往 该网站 获取 API key
• knn_query_k=黑白名单最大返回个数，若不设置默认为 1，最大不超过 50

运行命令

docker run --env-file env.list -p 5500:5500 --name image_violation_detection -v img_data:/app/img_data --restart=always tuxiaobei/image_violation_detection

env.list 即为环境变量列表，格式为

key1=value1
key2=value2
...

宿主机 img_data 目录即存储黑白名单图片，其中 img_data/white 下存储白名单图片，其中 img_data/black 下存储白名单图片