王 昕，寇云峰，辛 浪，宋 滔

（中国电子科技网络信息安全有限公司，四川 成都 610041）

0 引言

人工神经网络是抽象人类大脑结构和对外界刺激响应机制，模拟人类神经系统对复杂信息处理机制的一套模型，涉及生物仿生学、数学、物理学、统计学、计算机科学、软硬件工程学等科学和技术领域。目前在图像检索[1]、字符识别[2]、笔迹识别[3]等领域中已得到广泛应用。

其基本由三个部分组成：输入层、隐藏层、输出层。输入层接收外部信息，输出层得到该网络处理后的结果，隐藏层则处于两者之间。层与层之间由大量神经元相互联接。神经元的作用是对输入的数据进行加权求和并应用于激活函数，处理后将输出数据传递给下一个神经元。神经网络输入层接收到外部信息后，输出结果可靠性的高低主要取决于神经网络隐藏层结构优劣。对现有神经网络内部结构的优化是突破类似手机摄像头这种小目标物体实时识别瓶颈的关键点。

1 实时智能识别

识别系统如图1 所示。输入采集模块通过摄像头实时抓取一定范围内的图像，由智能识别模块识别该图像中是否存在手机拍摄行为。如果存在则将识别结果传递给输出控制模块，输出控制模块根据识别结果控制屏幕供电电路。若存在违规行为，则关闭显示并报警，实现智能防御功能，保障信息安全。

2 手机拍摄行为识别

搭建人工神经网络框架PyTorch，通过深度学习训练形成模型。使用该模型结合OpenCV 图像识别技术对手机拍摄行为进行识别检测。……