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[發(fā)明專利]翻拍圖像識別的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202010064699.3 申請日: 2020-01-20
公開(公告)號: CN111259915A 公開(公告)日: 2020-06-09
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 喻晨曦 申請(專利權(quán))人: 中國平安人壽保險(xiǎn)股份有限公司
主分類號: G06K9/46 分類號: G06K9/46;G06K9/62
代理公司: 深圳眾鼎專利商標(biāo)代理事務(wù)所(普通合伙) 44325 代理人: 張美君
地址: 518000 廣東省深圳市福田*** 國省代碼: 廣東;44
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: 翻拍 圖像 識別 方法 裝置 設(shè)備 介質(zhì)
【說明書】:

發(fā)明公開了一種翻拍圖像識別的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),所述方法包括:對待識別圖像截取出裁切圖像,再對裁切圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換得到灰度圖像、色調(diào)飽和度圖像和色彩視頻圖像,通過局部相位量化法獲得灰度圖像的局部相位量化特征直方圖的所有歸一化值,通過相鄰局部二值模式法獲得色調(diào)飽和度圖像的第一相鄰局部二值模式特征直方圖的所有標(biāo)準(zhǔn)值,同時(shí)通過相鄰局部二值模式法獲得色彩視頻圖像的第二相鄰局部二值模式特征直方圖的所有標(biāo)準(zhǔn)值,按照尾數(shù)補(bǔ)零法并進(jìn)行排序得到矩陣圖,將矩陣圖輸入深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過提取紋理信號頻率統(tǒng)計(jì)特征得到識別結(jié)果。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了快速地、有效地、便捷地識別出證件或圖像是否翻拍,提高了識別準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像分類領(lǐng)域,尤其涉及一種翻拍圖像識別的方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著信用社會(huì)的發(fā)展,越來越多的應(yīng)用場景(比如:涉及金融、保險(xiǎn)、安防的應(yīng)用場景)需要通過證件識別或者人臉識別對用戶身份進(jìn)行驗(yàn)證。在現(xiàn)有技術(shù)中,現(xiàn)有的證件驗(yàn)證系統(tǒng)需要花費(fèi)大量的時(shí)間進(jìn)行人工核查,而且隨著數(shù)據(jù)拍照技術(shù)的提升,不法分子通過翻拍圖像來驗(yàn)證證件的手段層出不窮,如果沒有識別出翻拍圖像,將會(huì)對用戶信息出現(xiàn)安全性問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種翻拍圖像識別的方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì),實(shí)現(xiàn)了快速地、有效地、便捷地識別出證件或圖像是否翻拍,也提高了識別準(zhǔn)確率,在業(yè)務(wù)流程中大大縮短了流程周期,極大提高了業(yè)務(wù)的效率,節(jié)省了成本。

一種翻拍圖像識別的方法,包括:

接收驗(yàn)證指令,獲取待識別圖像;

截取出所述待識別圖像的預(yù)設(shè)區(qū)域的裁切圖像;

將所述裁切圖像進(jìn)行灰度處理,得到所述裁切圖像的灰度圖像,根據(jù)六角錐體顏色模型將所述裁切圖像轉(zhuǎn)換得到含有多個(gè)通道的色調(diào)飽和度圖像,并根據(jù)顏色空間模型將所述裁切圖像轉(zhuǎn)換得到含有多個(gè)通道的色彩視頻圖像;

通過局部相位量化法對所述灰度圖像進(jìn)行變換,獲得所述灰度圖像的局部相位量化特征直方圖的所有歸一化值;通過相鄰局部二值模式法對所述色調(diào)飽和圖像的每個(gè)通道圖像進(jìn)行變換,獲得與所述色調(diào)飽和度圖像的多個(gè)通道圖像對應(yīng)的第一相鄰局部二值模式特征直方圖的所有標(biāo)準(zhǔn)值;同時(shí)通過相鄰局部二值模式法對所述色彩視頻圖像的每個(gè)通道圖像進(jìn)行變換,獲得與所述色彩視頻圖像的每個(gè)通道圖像對應(yīng)的第二相鄰局部二值模式特征直方圖的所有標(biāo)準(zhǔn)值;

將所述局部相位量化特征直方圖的所有歸一化值、所有所述第一相鄰局部二值模式特征直方圖的所有標(biāo)準(zhǔn)值和所有所述第二相鄰局部二值模式特征直方圖的所有標(biāo)準(zhǔn)值根據(jù)預(yù)設(shè)的排列規(guī)則進(jìn)行排列,生成所述裁切圖像的矩陣圖;

將所述裁切圖像的矩陣圖輸入訓(xùn)練完成的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述矩陣圖進(jìn)行紋理信號頻率統(tǒng)計(jì)特征提取,并獲取所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型根據(jù)所述紋理信號頻率統(tǒng)計(jì)特征輸出的識別結(jié)果,所述識別結(jié)果表征了所述待識別圖像是否為翻拍。

一種翻拍圖像識別的裝置,包括:

獲取模塊,用于接收驗(yàn)證指令,獲取待識別圖像;

截取模塊,用于截取出所述待識別圖像的預(yù)設(shè)區(qū)域的裁切圖像;

轉(zhuǎn)換模塊,用于將所述裁切圖像進(jìn)行灰度處理,得到所述裁切圖像的灰度圖像,根據(jù)六角錐體顏色模型將所述裁切圖像轉(zhuǎn)換得到含有多個(gè)通道的色調(diào)飽和度圖像,并根據(jù)顏色空間模型將所述裁切圖像轉(zhuǎn)換得到含有多個(gè)通道的色彩視頻圖像;

下載完整專利技術(shù)內(nèi)容需要扣除積分,VIP會(huì)員可以免費(fèi)下載。

該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于中國平安人壽保險(xiǎn)股份有限公司,未經(jīng)中國平安人壽保險(xiǎn)股份有限公司許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、內(nèi)容包括專利技術(shù)的結(jié)構(gòu)示意圖流程工藝圖技術(shù)構(gòu)造圖

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