[發明專利]證件校驗方法、裝置、電子設備及介質

有效

• 申請號: 202011018247.8
• 申請日: 2020-09-24
• 公開（公告）號: CN112132812B
• 公開（公告）日: 2023-06-30
• 發明（設計）人: 雷晨雨;周建偉;張國輝;宋晨
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T5/00;G06T7/90;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

本發明涉及人工智能技術，揭露一種證件校驗方法，包括：獲取待校驗證件的圖像集，所述圖像集包括多張不同角度的所述待校驗證件的圖像；對所述圖像集進行邊緣檢測處理，得到邊緣證件圖像集；提取所述邊緣證件圖像集中各圖像的全息校驗區域，將提取到的多個全息校驗區域進行合成處理，得到全息證件圖像；將所述全息證件圖像輸入至訓練的3D卷積網絡模型識別所述全息證件圖像的變化程度值；根據所述全息證件圖像的變化程度值和預置校驗算法計算所述待校驗證件的校驗值；若所述校驗值大于或等于預設校驗閾值，確定所述待校驗證件為真實證件。本發明還揭露一種證件校驗裝置、電子設備及存儲介質。本發明可以提高證件校驗的準確性。

技術領域

本發明涉及人工智能領域，尤其涉及一種證件校驗方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著信息技術的發展，網上業務越來越多(例如，水電業務網上辦理業務、銀行業務網上辦理業務)，在網上業務辦理時，通常需要進行用戶身份的校驗，在進行身份校驗時，通常需要對用戶的證件進行校驗，進而再根據證件的內容確定用戶的身份。

現有技術中，證件校驗方式是通過傳統的圖像處理或者機器學習等方法對單張證件圖像進行識別，由于受光線等環境的影響這種方法會引起需要多次重復校驗以及校驗結果不準確的問題。

發明內容

本發明提供一種證件校驗方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，其主要目的在于提高證件校驗的準確性。

為實現上述目的，本發明提供的一種證件校驗方法，包括：

獲取待校驗證件的圖像集，所述圖像集包括多張不同角度的所述待校驗證件的圖像；

對所述圖像集進行邊緣檢測處理，得到邊緣證件圖像集；

提取所述邊緣證件圖像集中各圖像的全息校驗區域，將提取到的多個全息校驗區域進行合成處理，得到全息證件圖像；

將所述全息證件圖像輸入至訓練的3D卷積網絡模型識別所述全息證件圖像的變化程度值；

根據所述全息證件圖像的變化程度值和預置校驗算法計算所述待校驗證件的校驗值；

若所述校驗值大于或等于預設校驗閾值，確定所述待校驗證件為真實證件。

可選地，所述對所述圖像集進行邊緣檢測處理，得到邊緣證件圖像集，包括：

對所述圖像集進行平滑濾波處理，得到濾波圖像集；

對所述濾波圖像集進行邊緣細化處理，得到細化圖像集；

利用雙閾值法對所述細化圖像集進行邊緣選取處理，得到邊緣證件圖像集。

可選地，所述對所述圖像集進行平滑濾波處理，得到濾波圖像集，包括：

利用高斯濾波器對所述圖像集進行平滑濾波處理，得到濾波圖像集G(x,y)：

G(x,y)＝f(x,y)*H(x,y)

H(x,y)＝exp[-(x²+y²)/2σ²]

其中，f(x,y)為所述圖像集，G(x,y)為所述濾波圖像集，H(x,y)為所述高斯濾波器，exp為濾波處理運算，σ表示取值為常數的系統參數。

可選地，所述利用雙閾值法對所述細化圖像集進行邊緣選取處理，得到所述邊緣證件圖像集，包括：

獲取高像素閾值條件和低像素閾值條件；

選取所述細化圖像集的各細化圖像中符合所述高像素閾值條件的第一像素點集合，以及符合所述低像素閾值條件的第二像素點集合；