1.一種圖像的識別方法，其特征在于，包括：
按照顏色通道對獲取的圖像信息進行區(qū)域特征值提取處理，得到所述圖像信息中與所述顏色通道對應(yīng)的各個區(qū)域的區(qū)域特征值；
根據(jù)所述區(qū)域特征值與預(yù)先設(shè)置的第一閾值對所述圖像信息中所述各個區(qū)域進行篩選，確定所述圖像信息中的文本區(qū)域；
對所述圖像信息中的所述文本區(qū)域進行文字識別，得到與所述文本區(qū)域?qū)?yīng)的字段信息；
將所述字段信息與預(yù)先設(shè)置的非法關(guān)鍵詞集合進行匹配，確定所述圖像信息是否為包含非法字段信息的非法圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在將所述字段信息與預(yù)先設(shè)置的非法關(guān)鍵詞集合進行匹配，確定所述圖像信息是否為包含非法字段信息的非法圖像之前，所述方法還包括：
按照預(yù)先設(shè)置的分詞規(guī)則對所述字段信息進行拆分，得到與所述字段信息對應(yīng)的分詞集合，其中，所述分詞集合用于記錄對所述字段信息進行拆分后得到的分詞詞條。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，將所述字段信息與預(yù)先設(shè)置的非法關(guān)鍵詞集合進行匹配，確定所述圖像信息是否為包含非法字段信息的非法圖像，包括：
獲取預(yù)先設(shè)置的非法關(guān)鍵詞集合；
獲取與所述非法關(guān)鍵詞集合中各非法關(guān)鍵詞對應(yīng)的權(quán)重值；
將所述分詞集合中的所述分詞詞條，分別與所述非法關(guān)鍵詞集合中的非法關(guān)鍵詞進行匹配，得到匹配結(jié)果；
根據(jù)與所述非法關(guān)鍵詞對應(yīng)的權(quán)重值與所述匹配結(jié)果進行加權(quán)運算，得到所述字段信息的字段權(quán)重；
將所述字段權(quán)重與預(yù)先設(shè)置的第二閾值進行比對，確定所述圖像信息是否為包含所述非法字段的所述非法圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述顏色通道包括：彩色通道和灰度通道，所述彩色通道至少包括：紅色通道、綠色通道、藍色通道和黃色通道，所述灰度通道至少包括：黑色通道、白色通道。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述顏色通道為所述彩色通道時，其中，按照顏色通道對獲取的圖像信息進行區(qū)域特征值提取處理，得到所述圖像信息中與所述顏色通道對應(yīng)的各個區(qū)域的區(qū)域特征值，包括：
通過對所述圖像信息中像素點的RGB顏色值進行修正處理，得到與所述像素點對應(yīng)的預(yù)處理顏色值，其中，所述預(yù)處理顏色值中包括：紅色值、綠色值、藍色值和黃色值；
根據(jù)所述預(yù)處理顏色值和所述像素點的位置信息，確定所述像素點在所述彩色通道中的第一像素特征值，其中，所述第一像素特征值與所述彩色通道對應(yīng)；
根據(jù)所述第一像素特征值，對所述圖像信息進行提取處理，得到與所述彩色通道對應(yīng)的所述區(qū)域特征值。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述顏色通道為所述灰度通道時，其中，按照顏色通道對獲取的圖像信息進行區(qū)域特征值提取處理，得到所述圖像信息中與所述顏色通道對應(yīng)的各個區(qū)域的區(qū)域特征值，還包括：
獲取預(yù)先設(shè)置的計算參數(shù)；
根據(jù)所述圖像信息中像素點的RGB顏色值、所述像素點的位置信息和所述計算參數(shù)，確定所述像素點在所述灰度通道中的第二像素特征值，其中，所述第二像素特征值與所述灰度通道對應(yīng)；
根據(jù)所述第二像素特征值對所述圖像信息進行提取處理，得到與所述灰度通道對應(yīng)的所述區(qū)域特征值。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述區(qū)域特征值與預(yù)先設(shè)置的第一閾值對所述圖像信息中所述各個區(qū)域進行篩選，確定所述圖像信息中的文本區(qū)域，包括:
將與所述顏色通道對應(yīng)的所述區(qū)域特征值分別與所述第一閾值進行比對，得到比對結(jié)果；
根據(jù)所述比對結(jié)果，確定所述圖像信息中與所述顏色通道對應(yīng)的所述文本區(qū)域。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述圖像信息中包括至少兩個所述文本區(qū)域時，在根據(jù)所述區(qū)域特征值與預(yù)先設(shè)置的第一閾值對所述圖像信息中所述各個區(qū)域進行篩選，確定所述圖像信息中的文本區(qū)域之后，所述方法還包括：
獲取所述文本區(qū)域在所述圖像信息中的相對位置信息；
根據(jù)所述文本區(qū)域的所述區(qū)域特征值，確定與所述文本區(qū)域?qū)?yīng)的顏色通道信息；
根據(jù)所述相對位置信息和所述顏色通道信息，確定所述文本區(qū)域之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；
將具有所述關(guān)聯(lián)關(guān)系的文本區(qū)域合并為新文本區(qū)域。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對所述圖像信息中的所述文本區(qū)域進行文字識別，得到與所述文本區(qū)域?qū)?yīng)的字段信息，包括：
按照預(yù)定方向?qū)λ鑫谋緟^(qū)域進行投影處理，得到與所述方向?qū)?yīng)的所述文本區(qū)域的投影結(jié)果，其中，所述投影處理為沿預(yù)定方向?qū)λ鑫谋緟^(qū)域中每個區(qū)間內(nèi)的像素密度進行統(tǒng)計處理，得到與所述方向?qū)?yīng)的像素密度的分布結(jié)果；
根據(jù)所述投影結(jié)果確定所述文本區(qū)域中的文字走向；
根據(jù)所述文字走向和所述投影結(jié)果對所述文本區(qū)域進行順序分割，分割得到子字符區(qū)域，其中，每個所述子字符區(qū)域包含一個字符；
通過字符識別引擎對所述子字符區(qū)域中的字符進行識別，確定與所述子字符區(qū)域?qū)?yīng)的識別結(jié)果；
根據(jù)所述文字走向和所述識別結(jié)果，生成所述字段信息。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，通過字符識別引擎對所述子字符區(qū)域中的字符進行識別，確定與所述子字符區(qū)域?qū)?yīng)的識別結(jié)果，包括：
通過所述字符識別引擎對所述子字符區(qū)域進行識別，得到與所述子字符區(qū)域?qū)?yīng)的初始識別結(jié)果，其中，所述初始識別結(jié)果中至少包括一個備選字符和與所述備選字符對應(yīng)的置信度；
根據(jù)所述置信度，從所述初始識別結(jié)果中確定所述置信度最高的預(yù)定數(shù)量的備選字符作為所述識別結(jié)果。
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，當(dāng)確定所述圖像信息為包含非法字段 信息的非法圖像之后，所述方法還包括：
獲取預(yù)先設(shè)置的第一圖像特征向量，其中，所述第一圖像特征向量用于表征特定類型圖像的圖像特征；
對所述非法圖像進行特征向量提取，得到第二圖像特征向量；
將所述第二圖像特征向量與所述第一圖像特征向量進行比對，確定所述非法圖像的圖像類型，其中，所述圖像類型至少包括：聊天截圖、非聊天截圖。
12.根據(jù)權(quán)利要求1至11中任意一項所述的方法，其特征在于，在按照顏色通道對獲取的圖像信息進行區(qū)域特征值提取處理，得到所述圖像信息中與所述顏色通道對應(yīng)的各個區(qū)域的區(qū)域特征值之前，所述方法還包括：
獲取所述圖像信息的圖像分別率；
將所述圖像分別率與預(yù)先設(shè)置的標準圖像分辨率進行比對；
當(dāng)所述圖像分別率不等于所述標準圖像分辨率時，對所述圖像信息按所述標準圖像分辨率進行等比例縮放。
13.一種圖像的識別裝置，其特征在于，包括：
第一提取模塊，用于按照顏色通道對獲取的圖像信息進行區(qū)域特征值提取處理，得到所述圖像信息中與所述顏色通道對應(yīng)的各個區(qū)域的區(qū)域特征值；
篩選模塊，用于根據(jù)所述區(qū)域特征值與預(yù)先設(shè)置的第一閾值對所述圖像信息中所述各個區(qū)域進行篩選，確定所述圖像信息中的文本區(qū)域；
識別模塊，用于對所述圖像信息中的所述文本區(qū)域進行文字識別，得到與所述文本區(qū)域?qū)?yīng)的字段信息；
匹配模塊，用于將所述字段信息與預(yù)先設(shè)置的非法關(guān)鍵詞集合進行匹配，確定所述圖像信息是否為包含非法字段信息的非法圖像。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：
分詞模塊，用于按照預(yù)先設(shè)置的分詞規(guī)則對所述字段信息進行拆分，得到與所述字段信息對應(yīng)的分詞集合，其中，所述分詞集合用于記錄對所述字段信息進行拆分后得到的分詞詞條。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的裝置，其特征在于，所述匹配模塊包括：
第一子獲取模塊，用于獲取預(yù)先設(shè)置的非法關(guān)鍵詞集合；
第二子獲取模塊，用于獲取與所述非法關(guān)鍵詞集合中各非法關(guān)鍵詞對應(yīng)的權(quán)重值；
子匹配模塊，用于將所述分詞集合中的所述分詞詞條，分別與所述非法關(guān)鍵詞集合中的非法關(guān)鍵詞進行匹配，得到匹配結(jié)果；
子運算模塊，用于根據(jù)與所述非法關(guān)鍵詞對應(yīng)的權(quán)重值與所述匹配結(jié)果進行加權(quán)運算，得到所述字段信息的字段權(quán)重；
第一比對模塊，用于將所述字段權(quán)重與預(yù)先設(shè)置的第二閾值進行比對，確定所述圖像信息是否為包含所述非法字段的所述非法圖像。
16.根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，當(dāng)所述顏色通道為彩色通道時，其中，所述第一提取模塊包括：
子修正模塊，用于通過對所述圖像信息中像素點的RGB顏色值進行修正處理，得到與所述像素點對應(yīng)的預(yù)處理顏色值，其中，所述預(yù)處理顏色值中包括：紅色值、綠色值、藍色值和黃色值；
第一子確定模塊，用于根據(jù)所述預(yù)處理顏色值和所述像素點的位置信息，確定所述像素點在所述彩色通道中的第一像素特征值，其中，所述第一像素特征值與彩色通道對應(yīng)；
第一子提取模塊，用于根據(jù)所述第一像素特征值，對所述圖像信息進行提取處理，得到與所述彩色通道對應(yīng)的所述區(qū)域特征值。
17.根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，當(dāng)所述顏色通道為灰度通道時，其中，所述第一提取模塊還包括：
第三子獲取模塊，用于獲取預(yù)先設(shè)置的計算參數(shù)；
第二子確定模塊，用于根據(jù)所述圖像信息中像素點的RGB顏色值、所述像素點的位置信息和所述計算參數(shù)，確定所述像素點在所述灰度通道中的第二像素特征值，其中，所述第二像素特征值與所述灰度通道對應(yīng)；
第二子提取模塊，用于根據(jù)所述第二像素特征值對所述圖像信息進行提取處理，得到與所述灰度通道對應(yīng)的所述區(qū)域特征值。
18.根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述篩選模塊包括:
子比對模塊，用于將與所述顏色通道對應(yīng)的所述區(qū)域特征值分別與所述第一閾值進行比對，得到比對結(jié)果；
第三子確定模塊，用于根據(jù)所述比對結(jié)果，確定所述圖像信息中與所述顏色通道對應(yīng)的所述文本區(qū)域。
19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的裝置，其特征在于，當(dāng)所述圖像信息中包括至少兩個所述文本區(qū)域時，所述裝置還包括：
第一獲取模塊，用于獲取所述文本區(qū)域在所述圖像信息中的相對位置信息；
第一確定模塊，用于根據(jù)所述文本區(qū)域的所述區(qū)域特征值，確定與所述文本區(qū)域?qū)?yīng)的顏色通道信息；
第二確定模塊，用于根據(jù)所述相對位置信息和所述顏色通道信息，確定所述文本區(qū)域之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；
合并模塊，用于將具有所述關(guān)聯(lián)關(guān)系的文本區(qū)域合并為新文本區(qū)域。
20.根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述識別模塊包括：
子處理模塊，用于按照預(yù)定方向?qū)λ鑫谋緟^(qū)域進行投影處理，得到與所述方向?qū)?yīng)的所述文本區(qū)域的投影結(jié)果，其中，所述投影處理為沿預(yù)定方向?qū)λ鑫谋緟^(qū)域中每個區(qū)間內(nèi)的像素密度進行統(tǒng)計處理，得到與所述方向?qū)?yīng)的像素密度的分布結(jié)果；
第四子確定模塊，用于根據(jù)所述投影結(jié)果確定所述文本區(qū)域中的文字走向；
子分割模塊，用于根據(jù)所述文字走向和所述投影結(jié)果對所述文本區(qū)域進行順序分割，分割得到子字符區(qū)域，其中，每個所述子字符區(qū)域包含一個字符；
第一子識別模塊，用于通過字符識別引擎對所述子字符區(qū)域中的字符進行識別，確定與所述子字符區(qū)域?qū)?yīng)的識別結(jié)果；
子生成模塊，用于根據(jù)所述文字走向和所述識別結(jié)果，生成所述字段信息。
21.根據(jù)權(quán)利要求20所述的裝置，其特征在于，所述子識別模塊包括：
第二子識別模塊，用于通過所述字符識別引擎對所述子字符區(qū)域進行識別，得到與所述子字符區(qū)域?qū)?yīng)的初始識別結(jié)果，其中，所述初始識別結(jié)果中至少包括一個備選字符和與所述備選字符對應(yīng)的置信度；
第五子確定模塊，用于根據(jù)所述置信度，從所述初始識別結(jié)果中確定所述置信度最高的預(yù)定數(shù)量的備選字符作為所述識別結(jié)果。
22.根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：
第二獲取模塊，用于獲取預(yù)先設(shè)置的第一圖像特征向量，其中，所述第一圖像特征向量用于表征特定類型圖像的圖像特征；
第二提取模塊，用于對所述非法圖像進行特征向量提取，得到第二圖像特征向量；
第二比對模塊，用于將所述第二圖像特征向量與所述第一圖像特征向量進行比對，確定所述非法圖像的圖像類型，其中，所述圖像類型至少包括：聊天截圖、非聊天截圖。
23.根據(jù)權(quán)利要求13至22中任意一項所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：
第三獲取模塊，用于獲取所述圖像信息的圖像分別率；
第三比對模塊，用于將所述圖像分別率與預(yù)先設(shè)置的標準圖像分辨率進行比對；
縮放模塊，用于當(dāng)所述圖像分別率不等于所述標準圖像分辨率時，對所述圖像信息按所述標準圖像分辨率進行等比例縮放。