System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种证件识别方法及相关装置制造方法及图纸_技高网

一种证件识别方法及相关装置制造方法及图纸

技术编号:42690806 阅读:7 留言:0更新日期:2024-09-10 12:40
本申请公开了一种证件识别方法及相关装置,可应用于人工智能领域或金融领域。将待识别证件图片分割成大小相同的多个图片块,将各个图片块分别映射为对应的图片向量,得到二维数组形式的向量集,采用特征提取网络从向量集中提取出向量特征,并采用特征识别网络确定向量特征存在伪造特征的概率值,基于概率值的大小得到证件真伪识别结果。本发明专利技术通过对待识别证件图片进行分割和映射处理,并采用特征提取网络进行向量特征提取以及采用特征识别网络进行伪造特征识别,实现了对证件的真伪识别,从而可以及时发现使用伪造证件来冒用身份或者造假的行为,保证了对用户身份认证的正确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像识别,尤其涉及一种证件识别方法及相关装置


技术介绍

1、目前,证件在互联网金融等身份认证场景得到了普遍应用,通过对证件上的用户信息(如用户姓名、生日、证件有效期等信息)进行提取和识别,实现对用户身份的认证。

2、然而,目前银行机构鉴别证件真伪的能力较弱,导致利用伪造证件进行存款诈骗的事件屡见不鲜,储户存款被冒领的现象亦时有发生。因此,如何对证件进行真伪识别,及时发现使用伪造证件来冒用身份或者造假的行为,成为本领域技术人员亟需解决的技术问题。


技术实现思路

1、鉴于上述问题,本申请提供了一种证件识别方法及相关装置,以实现对证件真伪识别的目的。具体方案如下:

2、一种证件识别方法,包括:

3、获取待识别证件图片;

4、将所述待识别证件图片分割成大小相同的多个图片块;

5、将各个所述图片块分别映射为对应的图片向量,得到二维数组形式的向量集;

6、采用特征提取网络从所述向量集中提取出向量特征;

7、采用特征识别网络确定所述向量特征存在伪造特征的概率值;

8、基于所述概率值的大小得到证件真伪识别结果。

9、可选地,将所述待识别证件图片分割成大小相同的多个图片块,包括:

10、将所述待识别证件图片的分辨率调整为目标分辨率,得到目标证件图片;

11、将所述目标证件图片分割成大小相同的多个所述图片块。

12、可选地,所述特征提取网络包括n个特征提取块,n为正整数;

13、每个所述特征提取块包括:一个二维卷积残差层、一个二维卷积层和一个仿射变换层;

14、所述二维卷积残差层和所述二维卷积层中的二维卷积使用gelu激活函数和归一化层batchnorm。

15、可选地,所述特征识别网络具有多个伪造特征识别分支,不同的所述伪造特征识别分支识别不同类别的伪造特征。

16、可选地,所述特征识别网络中的参数由元学习以证件种类id为条件预测得到。

17、可选地,基于所述概率值的大小得到证件真伪识别结果,包括:

18、判断所述概率值是否小于所述预设概率值;

19、如果是,则确定所述待识别证件图片为真实证件;

20、如果否,则确定所述待识别证件图片为伪造证件。

21、一种证件识别装置,包括:

22、获取单元,用于获取待识别证件图片;

23、分割单元,用于将所述待识别证件图片分割成大小相同的多个图片块;

24、映射单元,用于将各个所述图片块分别映射为对应的图片向量,得到二维数组形式的向量集;

25、特征提取单元,用于采用特征提取网络从所述向量集中提取出向量特征;

26、概率值确定单元,用于采用特征识别网络确定所述向量特征存在伪造特征的概率值;

27、真伪识别单元,用于基于所述概率值的大小得到证件真伪识别结果。

28、一种计算机程序产品,包括计算机可读指令,当所述计算机可读指令在电子设备上运行时,使得所述电子设备实现上述所述的证件识别方法。

29、一种电子设备,其特征在于,包括至少一个处理器和与所述处理器连接的存储器,其中:

30、所述存储器用于存储计算机程序;

31、所述处理器用于执行所述计算机程序,以使所述电子设备能够实现上述所述的证件识别方法。

32、一种计算机存储介质,所述存储介质承载有一个或多个计算机程序,当所述一个或多个计算机程序被电子设备执行时,能够使所述电子设备实现上述所述的证件识别方法。

33、从上述的技术方案可知,本专利技术公开了一种证件识别方法及相关装置,将待识别证件图片分割成大小相同的多个图片块,将各个图片块分别映射为对应的图片向量,得到二维数组形式的向量集,采用特征提取网络从向量集中提取出向量特征,并采用特征识别网络确定向量特征存在伪造特征的概率值,基于概率值的大小得到证件真伪识别结果。本专利技术通过对待识别证件图片进行分割和映射处理,并采用特征提取网络进行向量特征提取以及采用特征识别网络进行伪造特征识别,实现了对证件的真伪识别,从而可以及时发现使用伪造证件来冒用身份或者造假的行为,保证了对用户身份认证的正确性。

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【技术保护点】

1.一种证件识别方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的证件识别方法,其特征在于,将所述待识别证件图片分割成大小相同的多个图片块,包括:

3.根据权利要求1或2所述的证件识别方法,其特征在于,所述特征提取网络包括N个特征提取块,N为正整数;

4.根据权利要求1或2所述的证件识别方法,其特征在于,所述特征识别网络具有多个伪造特征识别分支,不同的所述伪造特征识别分支识别不同类别的伪造特征。

5.根据权利要求4所述的证件识别方法,其特征在于,所述特征识别网络中的参数由元学习以证件种类ID为条件预测得到。

6.根据权利要求1所述的证件识别方法,其特征在于,基于所述概率值的大小得到证件真伪识别结果,包括:

7.一种证件识别装置,其特征在于,包括:

8.一种计算机程序产品,其特征在于,包括计算机可读指令,当所述计算机可读指令在电子设备上运行时,使得所述电子设备实现如权利要求1至6中任意一项所述的证件识别方法。

9.一种电子设备,其特征在于,包括至少一个处理器和与所述处理器连接的存储器,其中:

10.一种计算机存储介质,其特征在于,所述存储介质承载有一个或多个计算机程序,当所述一个或多个计算机程序被电子设备执行时,能够使所述电子设备实现如权利要求1至6中任意一项所述的证件识别方法。

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【技术特征摘要】

1.一种证件识别方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的证件识别方法,其特征在于,将所述待识别证件图片分割成大小相同的多个图片块,包括:

3.根据权利要求1或2所述的证件识别方法,其特征在于,所述特征提取网络包括n个特征提取块,n为正整数;

4.根据权利要求1或2所述的证件识别方法,其特征在于,所述特征识别网络具有多个伪造特征识别分支,不同的所述伪造特征识别分支识别不同类别的伪造特征。

5.根据权利要求4所述的证件识别方法,其特征在于,所述特征识别网络中的参数由元学习以证件种类id为条件预测得到。

6.根据权利要求1所述的证件...

【专利技术属性】
技术研发人员:彭宇坤
申请(专利权)人:中国银行股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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