【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及计算机，尤其涉及一种基于多模态特征的证件伪装检测方法、装置、介质及设备。
技术介绍
1、可信身份认证技术是指利用ai(artificial intelligence，人工智能)技术远程完成自动化核实用户身份、个人信息注册认证的过程，帮助企业了解用户真实身份，减少因身份欺诈而带来的风险，相比于传统线下身份认证流程，在线验证的方式更加简单高效、用户体验更好，例如，采用可信身份认证技术的电子身份认证平台ekyc、数字身份验证平台advance.ai等。
2、目前，可信身份认证技术主要采用的是基于视觉模型实现证件伪装风险检测的方式，但是，在出现新的证件伪装风险时，基于视觉模型的检测方式需要进行模型迭代更新，甚至需要采集大量的样本数据才可以完成模型迭代更新，无法实现对新的证件伪装风险的应急响应，导致隐私数据以及用户账户的安全性较低。
技术实现思路
1、在说明书实施例的第一方面，提供一种基于多模态特征的证件伪装检测方法，该方法能够有效提升证件伪装风险检测的响应速度，实现对新的伪装风险的快速应急响应，提高隐私数据以及用户账户的安全性，所述方法包括：
2、获取待检测证件图像，并确定所述待检测证件图像对应的多模态特征数据，所述多模态特征数据包括不同类型的基础证件属性数据；
3、确定所述待检测证件图像对应的至少一个证件伪装风险类型；
4、从所述多模态特征数据中匹配所述证件伪装风险类型对应的组合证件属性数据；
5、通过所述组合证件属
6、进一步地，在一些实施方式中，所述确定所述待检测证件图像对应的多模态特征数据，包括：通过预设的证件属性提取算法池中的各证件属性提取算法分别对所述待检测证件图像进行属性特征提取，得到不同类型的基础证件属性数据；将各所述基础证件属性数据作为所述待检测证件图像对应的多模态特征数据。
7、进一步地，在一些实施方式中，所述证件属性提取算法池包括光学字符识别算法簇、视觉与信息比对算法簇、传统图像特征处理算法簇和特征视觉表征算法簇中的任意一种或者多种组合；所述通过预设的证件属性提取算法池中的各证件属性提取算法分别对所述待检测证件图像进行属性特征提取，得到不同类型的基础证件属性数据，包括：通过所述光学字符识别算法簇中的各光学字符识别类算法分别对所述待检测证件图像进行光学字符识别，得到包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据；和/或通过所述视觉与信息比对算法簇中的各信息比对类算法分别对所述待检测证件图像进行证件信息比对，得到包含证件信息特征的至少一个基础证件属性数据；和/或通过所述传统图像特征处理算法簇中的各图像特征提取类算法分别对所述待检测证件图像进行图像特征提取，得到包含证件图像特征的至少一个基础证件属性数据；和/或通过所述特征视觉表征算法簇中的各视觉特征提取类算法分别对所述待检测证件图像进行视觉特征提取，得到包含证件视觉特征的至少一个基础证件属性数据。
8、进一步地，在一些实施方式中，所述光学字符识别类算法包括文本置信度输出算法，所述通过所述光学字符识别算法簇中的各光学字符识别类算法分别对所述待检测证件图像进行光学字符识别，得到包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据，包括：将所述待检测证件图像输入到所述文本置信度输出算法中，以通过所述文本置信度输出算法对所述待检测证件图像进行光学字符识别，确定文本行和文本单字符，并输出所述文本行对应的文本行置信度以及所述文本单字符对应的单字置信度；将所述文本行置信度和所述单字置信度作为包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据。
9、进一步地，在一些实施方式中，所述光学字符识别类算法包括文本框检测算法，所述通过所述光学字符识别算法簇中的各光学字符识别类算法分别对所述待检测证件图像进行光学字符识别，得到包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据，包括：将所述待检测证件图像输入到所述文本框检测算法中，以通过所述文本框检测算法对所述待检测证件图像进行光学字符识别，确定文本内容，并输出所述文本内容对应的文本边界框；将所述文本边界框作为包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据。
10、进一步地，在一些实施方式中，所述光学字符识别类算法包括文本行空格检测算法，所述通过所述光学字符识别算法簇中的各光学字符识别类算法分别对所述待检测证件图像进行光学字符识别，得到包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据，包括：将所述待检测证件图像输入到所述文本行空格检测算法中，以通过所述文本行空格检测算法对所述待检测证件图像进行光学字符识别，确定文本内容以及所述文本内容对应的文本边界框，并确定所述文本边界框之间的空格个数；将所述空格个数作为包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据。
11、进一步地，在一些实施方式中，所述光学字符识别类算法包括文本自校验算法，所述通过所述光学字符识别算法簇中的各光学字符识别类算法分别对所述待检测证件图像进行光学字符识别，得到包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据，包括：将所述待检测证件图像输入到所述文本自校验算法中，以通过所述文本自校验算法对所述待检测证件图像进行光学字符识别，确定至少两个证件文本信息，并对所述证件文本信息进行信息自校验，得到第一自校验结果；将所述第一自校验结果作为包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据。
12、进一步地，在一些实施方式中，所述光学字符识别类算法包括感兴趣文本校验算法，所述通过所述光学字符识别算法簇中的各光学字符识别类算法分别对所述待检测证件图像进行光学字符识别，得到包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据，包括：将所述待检测证件图像输入到所述感兴趣文本校验算法中，以通过所述感兴趣文本校验算法确定所述待检测证件图像对应的证件类型的感兴趣视读区域，并对所述感兴趣视读区域进行光学字符识别，确定至少两个感兴趣证件信息，并对所述感兴趣证件信息进行信息自校验，得到第二自校验结果；将所述第二自校验结果作为包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据。
13、进一步地，在一些实施方式中，所述光学字符识别类算法包括单字坐标检测算法，所述通过所述光学字符识别算法簇中的各光学字符识别类算法分别对所述待检测证件图像进行光学字符识别，得到包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据，包括：将所述待检测证件图像输入到所述单字坐标检测算法中，以通过所述单字坐标检测算法对所述待检测证件图像进行光学字符识别，确定各文本字符对应的单字边界框，并确定各所述单字边界框对应的位置坐标；将所述位置坐标作为包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据。
14、进一步地，在一些实施方式中，所述信息比对类算法包括人脸比对算法，所述通过所述视觉与信息比对算法簇中的各信息比对类算法分别对所述待检测证件图像进行证件信息比对，得到包含证件信息特征的至少一个基础证件属性数据，包括：将所述待检测证件图像输入到所述人脸比对算法中，以通过所述人脸比对算法识别所述待本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述确定所述待检测证件图像对应的多模态特征数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述证件属性提取算法池包括光学字符识别算法簇、视觉与信息比对算法簇、传统图像特征处理算法簇和特征视觉表征算法簇中的任意一种或者多种组合；
4.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述光学字符识别类算法包括文本置信度输出算法，所述通过所述光学字符识别算法簇中的各光学字符识别类算法分别对所述待检测证件图像进行光学字符识别，得到包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
5.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述光学字符识别类算法包括文本框检测算法，所述通过所述光学字符识别算法簇中的各光学字符识别类算法分别对所述待检测证件图像进行光学字符识别，得到包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
6.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，
7.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述光学字符识别类算法包括文本自校验算法，所述通过所述光学字符识别算法簇中的各光学字符识别类算法分别对所述待检测证件图像进行光学字符识别，得到包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
8.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述光学字符识别类算法包括感兴趣文本校验算法，所述通过所述光学字符识别算法簇中的各光学字符识别类算法分别对所述待检测证件图像进行光学字符识别，得到包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
9.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述光学字符识别类算法包括单字坐标检测算法，所述通过所述光学字符识别算法簇中的各光学字符识别类算法分别对所述待检测证件图像进行光学字符识别，得到包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
10.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述信息比对类算法包括人脸比对算法，所述通过所述视觉与信息比对算法簇中的各信息比对类算法分别对所述待检测证件图像进行证件信息比对，得到包含证件信息特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
11.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述信息比对类算法包括性别比对算法，所述通过所述视觉与信息比对算法簇中的各信息比对类算法分别对所述待检测证件图像进行证件信息比对，得到包含证件信息特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
12.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述信息比对类算法包括年龄比对算法，所述通过所述视觉与信息比对算法簇中的各信息比对类算法分别对所述待检测证件图像进行证件信息比对，得到包含证件信息特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
13.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述图像特征提取类算法包括边缘检测算法，所述通过所述传统图像特征处理算法簇中的各图像特征提取类算法分别对所述待检测证件图像进行图像特征提取，得到包含证件图像特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
14.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述图像特征提取类算法包括局部图像特征分类算法，所述通过所述传统图像特征处理算法簇中的各图像特征提取类算法分别对所述待检测证件图像进行图像特征提取，得到包含证件图像特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
15.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述图像特征提取类算法包括背景颜色特征检测算法，所述通过所述传统图像特征处理算法簇中的各图像特征提取类算法分别对所述待检测证件图像进行图像特征提取，得到包含证件图像特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
16.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述视觉特征提取类算法包括图像风格一致性检测算法，所述通过所述特征视觉表征算法簇中的各视觉特征提取类算法分别对所述待检测证件图像进行视觉特征提取，得到包含证件视觉特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
17.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述视觉特征提取类算法包括背景提取算法，所述通过所述特征视觉表征...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述确定所述待检测证件图像对应的多模态特征数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述证件属性提取算法池包括光学字符识别算法簇、视觉与信息比对算法簇、传统图像特征处理算法簇和特征视觉表征算法簇中的任意一种或者多种组合；
4.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述光学字符识别类算法包括文本置信度输出算法，所述通过所述光学字符识别算法簇中的各光学字符识别类算法分别对所述待检测证件图像进行光学字符识别，得到包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
5.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述光学字符识别类算法包括文本框检测算法，所述通过所述光学字符识别算法簇中的各光学字符识别类算法分别对所述待检测证件图像进行光学字符识别，得到包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
6.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述光学字符识别类算法包括文本行空格检测算法，所述通过所述光学字符识别算法簇中的各光学字符识别类算法分别对所述待检测证件图像进行光学字符识别，得到包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
7.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述光学字符识别类算法包括文本自校验算法，所述通过所述光学字符识别算法簇中的各光学字符识别类算法分别对所述待检测证件图像进行光学字符识别，得到包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
8.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述光学字符识别类算法包括感兴趣文本校验算法，所述通过所述光学字符识别算法簇中的各光学字符识别类算法分别对所述待检测证件图像进行光学字符识别，得到包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
9.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述光学字符识别类算法包括单字坐标检测算法，所述通过所述光学字符识别算法簇中的各光学字符识别类算法分别对所述待检测证件图像进行光学字符识别，得到包含证件文本特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
10.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述信息比对类算法包括人脸比对算法，所述通过所述视觉与信息比对算法簇中的各信息比对类算法分别对所述待检测证件图像进行证件信息比对，得到包含证件信息特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
11.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述信息比对类算法包括性别比对算法，所述通过所述视觉与信息比对算法簇中的各信息比对类算法分别对所述待检测证件图像进行证件信息比对，得到包含证件信息特征的至少一个基础证件属性数据，包括：
12.根据权利要求3所述的基于多模态特征的证件伪装检测方法，所述信息比对类算法包括年龄比对算法，所述通过所述视觉与信息比对算法簇中的各信息比对类算法分别对所述待检...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈志军，王伟，郑霖，李哲，
申请(专利权)人：蚂蚁区块链科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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