[發(fā)明專利]用于證卡激光簽注的數(shù)字人像處理方法、存儲介質(zhì)和系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201911030215.7 | 申請日: | 2019-10-28 |
| 公開(公告)號: | CN110796618B | 公開(公告)日: | 2022-05-31 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 錢彬;黃金;王軍華;虞力英;倪鳴 | 申請(專利權(quán))人: | 公安部交通管理科學(xué)研究所 |
| 主分類號: | G06T5/00 | 分類號: | G06T5/00;G06T3/40;G06T7/00 |
| 代理公司: | 無錫市大為專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32104 | 代理人: | 曹祖良;屠志力 |
| 地址: | 214151 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 用于 激光 簽注 數(shù)字 人像 處理 方法 存儲 介質(zhì) 系統(tǒng) | ||
本發(fā)明提供一種用于證卡激光簽注的數(shù)字人像處理方法,包括以下步驟:步驟S10,對用戶上傳的人像照片進(jìn)行初步判定,排除非人像照片;步驟S20,對人像照片進(jìn)行人臉識別、人像定位和自適應(yīng)裁剪;步驟S30,對人像照片進(jìn)行自動評估,保留質(zhì)量評估合格的人像照片,剔除不合格的人像照片;步驟S40,對低分辨率的人像照片圖像進(jìn)行超分辨率增強(qiáng);步驟S50,對人像照片圖像進(jìn)行灰度優(yōu)化;步驟S60,將人像照片圖像進(jìn)行編碼安全傳輸。本發(fā)明為簽注出高質(zhì)量的人像證卡奠定了基礎(chǔ)。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及人工智能、圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種用于證卡激光簽注的數(shù)字人像處理方法、存儲介質(zhì)和系統(tǒng)。
背景技術(shù)
隨著信息科學(xué)與技術(shù)的飛快發(fā)展,高精度彩色復(fù)印機(jī)、掃描儀和各類數(shù)碼印刷設(shè)備的應(yīng)用日益普遍,造假分子篡改偽造的技術(shù)和手段日益復(fù)雜和精細(xì),使得偽造和變造證件、盜竊他人身份從事各類違法犯罪活動日益猖獗,以傳統(tǒng)印刷防偽技術(shù)為主的證卡面臨更多的攻擊和風(fēng)險(xiǎn)。在現(xiàn)有的證卡物理安全技術(shù)中,簽注在證卡上的個(gè)人化信息容易被篡改、涂改和添加。目前常用的個(gè)人化信息簽注技術(shù)有熱升華、熱轉(zhuǎn)印和激光打印三種方式,以上三種個(gè)人化信息簽注實(shí)現(xiàn)方式,其個(gè)人化信息只存在于證卡材料表層,無法形成強(qiáng)物理安全防偽,因此很難避免個(gè)人化信息被篡改、涂改和添加的問題。解決這個(gè)問題的方法是采用紅外激光刻蝕技術(shù)對復(fù)合證卡內(nèi)部材料進(jìn)行個(gè)人化信息簽注,將信息刻蝕到復(fù)合證卡結(jié)構(gòu)的紅外激光刻蝕功能薄膜層上使得可用的物理安全技術(shù)更加多樣化,造假、偽造的難度增加,實(shí)現(xiàn)“易識別、難偽造”這個(gè)目標(biāo)。由于紅外激光刻蝕出來的圖像是灰度黑白圖像,并且具有特定的工藝要求,需要根據(jù)實(shí)際激光打標(biāo)功率進(jìn)行灰度優(yōu)化,這對以往的彩色人像處理系統(tǒng)來說提出了新的挑戰(zhàn)。
另一方面,從2000年以來,證件照片慢慢地由以前的紙質(zhì)照片轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在的數(shù)字照片。二代身份證的出現(xiàn)使得數(shù)字照片變得更加的普及,越來越多的人開始自己拍攝并制作證件照。但是由于拍攝照片常常存在背景雜亂、不清晰、曝光不合格、姿態(tài)不合格等問題,使得后期需要人工的進(jìn)行照片的篩選和圖像優(yōu)化處理,工作量大且不利于信息自動化建設(shè)。
近幾年人工智能技術(shù)取得了大力發(fā)展,由深度學(xué)習(xí)理論驅(qū)動的這場“信息化革命”在眾多應(yīng)用領(lǐng)域中發(fā)揮出了優(yōu)異的性能,大幅提高了生產(chǎn)力,受到了廣泛的關(guān)注,深度學(xué)習(xí)技術(shù)本身也成為當(dāng)今最具有代表性的人工智能技術(shù)之一。在深度學(xué)習(xí)的框架下,目前最成功的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),其在圖像處理、語音識別、文本挖掘等領(lǐng)域取得了多方面的突破,具有極大的應(yīng)用價(jià)值。
因此,如何利用當(dāng)前人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù),自動的對人像照片進(jìn)行篩選、處理和優(yōu)化,改善最終的激光刻蝕出的人像效果,已成為當(dāng)務(wù)之急。而目前并沒有相關(guān)的數(shù)字人像處理方法用于解決上述問題。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于至少解決現(xiàn)有技術(shù)中的問題之一,提供一種用于證卡激光簽注的數(shù)字人像處理方法,通過對人像照片進(jìn)行人像定位和自適應(yīng)裁剪、人像照片自動評估、超分辨率增強(qiáng)、圖像灰度優(yōu)化、安全傳輸,為簽注出高質(zhì)量的人像證卡奠定基礎(chǔ)。本發(fā)明采用的技術(shù)方案是:
一種用于證卡激光簽注的數(shù)字人像處理方法,包括以下步驟:
步驟S10,對用戶上傳的人像照片進(jìn)行初步判定,排除非人像照片;
步驟S20,對人像照片進(jìn)行人臉識別、人像定位和自適應(yīng)裁剪;
步驟S30,對人像照片進(jìn)行自動評估,保留質(zhì)量評估合格的人像照片,剔除不合格的人像照片;
步驟S50,對人像照片圖像進(jìn)行灰度優(yōu)化;
步驟S60,將人像照片圖像進(jìn)行編碼安全傳輸。
進(jìn)一步地,步驟S10中,具體將人像照片輸入一個(gè)預(yù)先訓(xùn)練好的級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別,以排除人像照片。
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