技术摘要：
本公开关于一种表情图像识别方法、装置、电子设备以及存储介质，用以至少解决相关技术中在对聊天截图进行安全检测时，由于无法识别出聊天截图中的聊天表情，而导致检测结果准确性较低的问题，方法包括：使用预先训练得到的基于卷积神经网络的图像分类器对预先获取的待  全部
背景技术：
随着互联网信息技术的飞速发展，互联网中可访问的网站数量及内容也呈现出爆 炸性增加的趋势。由于互联网的开放性，每个用户都可以通过互联网进行内容的分享，这也 就导致互联网上信息良莠不齐的情况。 为了避免用户上传的违法信息对互联网环境的污染，各大互联网公司往往会对用 户上传的内容进行监测，以屏蔽包含不良信息的违规内容，净化网络环境。 目前，为了对用户上传的内容进行监测，互联网公司往往会通过图像识别、视频识 别以及文字识别等技术对用户上传的不同类型的内容进行识别。比如，针对用户上传的文 字内容，则可以通过文字识别技术以确定该文字是否含有违法内容。 而在实际使用中，用户可能会截取一部分在即时通信应用上的聊天记录(截取的 聊天记录可能包括文字内容以及聊天表情等)来发布到互联网上进行分享，该分享内容从 类型上说虽然是图片形式，但其中既包含了文字内容，还包含了图片(如聊天表情)内容，此 时如果仍然按照上述识别方式，仅对聊天截图中的聊天文字或者聊天表情部分进行识别， 则不可避免地会遗漏很多内容，进而导致判断结果不准确的问题。 由此可见，目前亟需一种可以对聊天截图中聊天表情识进行识别的方案，以便后 续可以针对聊天截图的聊天文字以及聊天表情分别进行安全检测，进而保证最终识别结果 的准确性。
技术实现要素：
本公开提供一种表情图像识别方法、装置、电子设备以及存储介质，以至少解决相 关技术中在对聊天截图进行安全检测时，由于无法识别出聊天截图中的聊天表情，而导致 检测结果准确性较低的问题。本公开的技术方案如下： 根据本公开实施例的第一方面，提供一种表情图像识别方法，包括： 使用预先训练得到的基于卷积神经网络的图像分类器对预先获取的待检测图像 集中的图像进行分类，以从所述待检测图像集中确定出待识别图像；利用预先训练得到的 轮廓框检测模型，对所述待识别图像进行检测，以确定所述待识别图像中所包含的轮廓框； 根据预先设置的筛选规则，按照所述轮廓框在所述待识别图像中的位置，对所述轮廓框进 行筛选，并将符合筛选规则的轮廓框中的图像确定为表情图像。 根据本公开实施例的第二方面，提供一种表情图像识别装置，包括： 图像分类单元，被配置为执行使用预先训练得到的基于卷积神经网络的图像分类 器对预先获取的待检测图像集中的图像进行分类，以从所述待检测图像集中确定出待识别 图像； 4 CN 111597966 A 说　明　书 2/9 页 轮廓框检测单元，被配置为执行利用预先训练得到的轮廓框检测模型，对所述待 识别图像进行检测，以确定所述待识别图像中所包含的轮廓框； 筛选单元，被配置为执行根据预先设置的筛选规则，按照所述轮廓框在所述待识 别图像中的位置，对所述轮廓框进行筛选，并将符合筛选规则的轮廓框中的图像确定为表 情图像。 根据本公开实施例的第三方面，提供一种表情图像识别电子设备，包括： 处理器； 用于存储所述处理器可执行指令的存储器； 其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现上述第一方面中任一项表情图 像识别方法步骤。 根据本公开实施例的第四方面，提供一种存储介质，包括：当所述存储介质中的指 令由表情图像识别电子设备的处理器执行时，使得所述表情图像识别电子设备能够执行上 述第一方面中任一项表情图像识别方法步骤。 根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，包括： 当其在设备上运行时，使得项目打包设备执行：上述第一方面中任一项表情图像 识别方法步骤。 本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果： 采用本公开实施例提供的表情图像识别方法，在对待检测图像集合中的图像进行 检测前，首先会使用预先训练得到的基于卷积神经网络的图像分类器对待检测图像集合中 的图像进行分类，以从待检测图像集中确定出需要进行表情图像识别的待识别图像(比如， 聊天截图)，进而针对该些待识别图像，利用预先训练得到的轮廓框检测模型，检测出该些 待识别图像中所包含的轮廓框，进而按照预先设置的筛选规则，根据该些轮廓框在待识别 图像中的位置，对轮廓框进行筛选，并将符合筛选规则的轮廓框中的图像确定为表情图像。 通过上述方案可以从待检测图像中筛选出需要进行表情识别的待识别图像(如聊天截图)， 并可以根据在图像中检测出的轮廓框的位置，以从待识别图像中识别出表情图像，从而可 以分别对该图像的文字部分以及从该图像中识别出的表情图像分别进行安全检测，以避免 采用现有技术在对聊天截图进行安全检测时，由于无法识别出聊天截图中的聊天表情，而 导致检测结果准确性较低的问题。 应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不 能限制本公开。 附图说明 此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施 例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。 图1是根据一示例性实施例示出的一种表情图像识别方法的流程图； 图2是根据一示例性实施例示出的一种待识别图片的示意图； 图3是根据一示例性实施例示出的另一种待识别图片的示意图； 图4是根据一示例性实施例示出的一种轮廓框检测模型的结构图； 图5是根据一示例性实施例示出的一种聊天图像示意图； 5 CN 111597966 A 说　明　书 3/9 页 图6是根据一示例性实施例示出的一种表情图像识别装置的框图； 图7是根据一示例性实施例示出的一种表情图像识别电子设备的框图。