[發明專利]一種證件信息識別方法、轉置、設備及介質在審
| 申請號： | 201910329971.3 | 申請日： | 2019-04-23 |
| 公開（公告）號： | CN110070130A | 公開（公告）日： | 2019-07-30 |
| 發明（設計）人： | 陳鑫;趙明 | 申請（專利權）人： | 杭州智趣智能信息技術有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人： | 羅滿 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市濱*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 證件信息 證件圖片 干擾因素 轉置 樣本 增設 證件 識別裝置 圖片樣本 信息識別 樣本訓練 原始證件 真實場景 過濾 辨別 圖片 網絡 學習 | ||
1.一種證件信息識別方法，其特征在于，包括：
獲取通過深度學習網絡對增廣證件圖片樣本進行訓練所生成的識別模型；其中，所述增廣證件圖片樣本基于原始證件圖片樣本增設干擾因素產生；
通過所述識別模型對待識別證件圖片中的證件信息進行識別。
2.根據權利要求1所述的證件信息識別方法，其特征在于，所述增廣證件圖片樣本的生成過程，包括：
獲取所述原始證件圖片樣本；
對所述原始證件圖片樣本進行圖像形態的變換處理和/或對所述原始證件圖片樣本進行圖像風格的變換處理，生成所述增廣證件圖片樣本。
3.根據權利要求2所述的證件信息識別方法，其特征在于，所述對所述原始證件圖片樣本進行圖像形態的變換處理和/或對所述原始證件圖片樣本進行圖像風格的變換處理，生成所述增廣證件圖片樣本，包括：
依照預設的圖像形態增廣范圍對所述原始證件圖片樣本進行圖像形態的隨機變換處理和/或依照預設的圖像風格增廣范圍對所述原始證件圖片樣本進行圖像風格的隨機變換處理，生成所述增廣證件圖片樣本。
4.根據權利要求3所述的證件信息識別方法，其特征在于，所述依照預設的圖像形態增廣范圍對所述原始證件圖片樣本進行圖像形態的隨機變換處理和/或依照預設的圖像風格增廣范圍對所述原始證件圖片樣本進行圖像風格的隨機變換處理，生成所述增廣證件圖片樣本，包括：
依照預設的圖像形態增廣范圍對所述原始證件圖片樣本的目標區域進行圖像形態的隨機變換處理和/或依照預設的圖像風格增廣范圍對所述原始證件圖片樣本的目標區域進行圖像風格的隨機變換處理，生成所述增廣證件圖片樣本；
所述獲取通過深度學習網絡對增廣證件圖片樣本進行訓練所生成的識別模型，包括：
獲取通過深度學習網絡對所述增廣證件圖片樣本所述目標區域的區域圖片進行訓練所生成的所述識別模型；
所述通過所述識別模型對待識別證件圖片中的證件信息進行識別，包括：
通過所述識別模型對所述待識別證件圖片中所述目標區域的所述證件信息進行識別。
5.根據權利要求1所述的證件信息識別方法，其特征在于，所述增廣證件圖片樣本基于原始證件圖片樣本增設干擾因素產生，包括：
所述增廣證件圖片樣本基于身份證樣本對應的原始證件圖片樣本增設所述干擾因素產生；
所述通過所述識別模型對待識別證件圖片中的證件信息進行識別，包括：
通過所述識別模型對待識別身份證圖片中的所述證件信息進行識別。
6.根據權利要求1至5任意一項所述的證件信息識別方法，其特征在于，所述獲取通過深度學習網絡對增廣證件圖片樣本進行訓練所生成的識別模型，包括：
獲取通過基于ResNet網絡及CTC算法構建的所述深度學習網絡對所述增廣證件圖片樣本進行訓練所生成的所述識別模型。
7.一種證件信息識別裝置，其特征在于，包括：
模型獲取模塊，用于獲取通過深度學習網絡對增廣證件圖片樣本進行訓練所生成的識別模型；其中，所述增廣證件圖片樣本基于原始證件圖片樣本增設干擾因素產生；
模型識別模塊，用于通過所述識別模型對待識別證件圖片中的證件信息進行識別。
8.一種證件信息識別設備，其特征在于，包括：
存儲器，用于存儲計算機程序；
處理器，用于執行所述計算機程序時實現如權利要求1至6任一項所述的證件信息識別方法的步驟。
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至6任一項所述的證件信息識別方法的步驟。
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