[發(fā)明專利]票據(jù)識別模型的訓(xùn)練方法、票據(jù)識別方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110674751.1
• 申請日: 2021-06-17
• 公開（公告）號: CN113392835A
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 程鼎剛;劉煉;霍志翠;陳濤
• 申請（專利權(quán)）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 鄢功軍

本公開提供了一種票據(jù)識別模型的訓(xùn)練方法，可以應(yīng)用于金融領(lǐng)域及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該票據(jù)識別模型的訓(xùn)練方法包括：獲取樣本數(shù)據(jù)集，其中，樣本數(shù)據(jù)集中包括樣本圖像組，樣本圖像組中包括真實票據(jù)圖像和與真實票據(jù)圖像相關(guān)聯(lián)的虛假票據(jù)圖像；將虛假票據(jù)圖像輸入待訓(xùn)練票據(jù)識別模型的生成器，將真實票據(jù)圖像輸入待訓(xùn)練票據(jù)識別模型的鑒別器，以便利用樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練待訓(xùn)練票據(jù)識別模型，得到訓(xùn)練完成的票據(jù)識別模型；其中，生成器和鑒別器是基于實例正則化層構(gòu)建得到的。本公開還提供了一種票據(jù)識別方法、票據(jù)識別模型的訓(xùn)練裝置、票據(jù)識別裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開涉及金融領(lǐng)域及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種票據(jù)識別模型訓(xùn)練方法、票據(jù)識別方法及裝置。

背景技術(shù)

票據(jù)類業(yè)務(wù)是銀行的核心業(yè)務(wù)之一，票據(jù)類業(yè)務(wù)通常伴隨這各種各樣的形式，不同票據(jù)業(yè)務(wù)之間的處理規(guī)則和邏輯無通用規(guī)律可循，彼此之前無法實現(xiàn)互聯(lián)互通。現(xiàn)如今銀行黑產(chǎn)越發(fā)猖獗，虛假票據(jù)充斥于各種線上票據(jù)辦理業(yè)務(wù)中，給銀行針對票據(jù)進(jìn)行審核、辦理、拒絕等處理帶來了額外的人力及財力成本，大幅度降低業(yè)務(wù)辦理效率，同時也給用戶帶來了極差的體驗感。

相關(guān)技術(shù)中通常采用人工鑒別票據(jù)真假的方式，在實現(xiàn)本公開構(gòu)思的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)相關(guān)技術(shù)中存在人工鑒別的成本較高且準(zhǔn)確率較低的問題。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本公開提供了一種票據(jù)識別模型的訓(xùn)練方法、票據(jù)識別方法、票據(jù)識別模型的訓(xùn)練裝置、票據(jù)識別裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。

本公開的一個方面提供了一種票據(jù)識別模型的訓(xùn)練方法，包括：

獲取樣本數(shù)據(jù)集，其中，上述樣本數(shù)據(jù)集中包括樣本圖像組，上述樣本圖像組中包括真實票據(jù)圖像和與上述真實票據(jù)圖像相關(guān)聯(lián)的虛假票據(jù)圖像；

將上述虛假票據(jù)圖像輸入待訓(xùn)練票據(jù)識別模型的生成器，將上述真實票據(jù)圖像輸入上述待訓(xùn)練票據(jù)識別模型的鑒別器，以便利用上述樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練上述待訓(xùn)練票據(jù)識別模型，得到訓(xùn)練完成的票據(jù)識別模型；

其中，上述生成器和上述鑒別器是基于實例正則化層構(gòu)建得到的。

根據(jù)本公開的實施例，上述第一特征提取模塊適用于對輸入的圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行以下操作：

利用上述圖像數(shù)據(jù)的自身數(shù)據(jù)對上述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行插值上采樣，輸出第一圖像數(shù)據(jù)；

將上述第一圖像數(shù)據(jù)輸入上述第一卷積層，輸出第二圖像數(shù)據(jù)；

將上述第二圖像數(shù)據(jù)輸入上述實例正則化層，輸出第三圖像數(shù)據(jù)。

根據(jù)本公開的實施例，上述將上述第二圖像數(shù)據(jù)輸入上述實例正則化層，輸出第三圖像數(shù)據(jù)包括：

根據(jù)上述第二圖像數(shù)據(jù)的高和寬，計算得到第一數(shù)據(jù)；

根據(jù)上述第一數(shù)據(jù)、上述第二圖像數(shù)據(jù)計算得到第二數(shù)據(jù)；

根據(jù)上述第一數(shù)據(jù)和上述第二數(shù)據(jù)，生成上述第三圖像數(shù)據(jù)。

根據(jù)本公開的實施例，上述鑒別器包括第二特征提取模塊，上述第二特征提取模塊包括：

第三特征提取子模塊，包括依次級聯(lián)的第二卷積、第二實例正則化層和第一帶泄露修正激活函數(shù)層；

第四特征提取子模塊，包括依次級聯(lián)的第三卷積、第三實例正則化層和第二帶泄露修正激活函數(shù)層；

第五特征提取子模塊，包括依次級聯(lián)的第四卷積、第四實例正則化層和第三帶泄露修正激活函數(shù)層。

根據(jù)本公開的實施例，上述將上述虛假票據(jù)圖像輸入待訓(xùn)練票據(jù)識別模型的生成器，將上述真實票據(jù)圖像輸入上述待訓(xùn)練票據(jù)識別模型的鑒別器，以便利用上述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練上述待訓(xùn)練票據(jù)識別模型，得到訓(xùn)練好的票據(jù)識別模型包括：