[发明专利]证件识别方法及装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种证件识别方法，其特征在于，包括：

获取待检测的证件图像；

对待检测的证件图像进行处理，得到包含有所述待检测证件的待检测图像区域；

根据深度神经网络对所述待检测图像区域进行特征提取，得到综合特征；

根据所述综合特征进行证件图像伪造识别，得到所述证件图像的识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

对所述深度神经网络进行训练；

所述对所述深度神经网络进行训练，包括：

采集各证件图像样本，所述证件图像样本标注有是否伪造信息；

根据所述深度神经网络对所述证件图像样本进行特征提取，得到所述证件图像样本的综合特征；

根据所述综合特征进行证件伪造识别，得到所述证件图像样本的识别结果；

基于所述证件图像样本的识别结果和标注的是否伪造信息，对所述深度神经网络进行训练。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述证件图像样本为证件图像伪造样本时，所述证件图像伪造样本还标注有伪造来源标注信息；所述对所述深度神经网络进行训练，还包括：

根据所述综合特征获取证件图像伪造样本的伪造来源预测信息；

基于所述伪造来源预测信息及所述伪造来源标注信息，对所述深度神经网络进行训练。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述深度神经网络进行训练，还包括：

当采集到证件图像伪造新增样本时，基于所述证件图像伪造新增样本对所述深度神经网络进行训练，所述证件图像伪造新增样本通过证件图像新增伪造技术得到。

5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述综合特征包括：局部二值模式特征、稀疏编码的柱状图特征、颜色特征、全景图特征、证件区域特征、证件细节特征中的至少一项或多项。

6.根据权利要5所述的方法，其特征在于，所述局部二值模式特征用于表征待检测图像中的边缘信息；所述稀疏编码的柱状图特征用于表征待检测图像中的反光与模糊信息；所述颜色特征用于区分真实拍摄的证件与证件复印件；所述全景图特征用于提取待检测图像的伪造信息；所述证件区域用于确定待检测图像中证件区域切图；所述证件细节特征用于提取待检测图像的伪造信息。

7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述证件图像的识别结果包括：所述证件图像否为伪造；当所述识别结果为所述证件图像伪造时，所述方法还包括：

根据所述综合特征，输出所述证件图像的伪造来源。

8.一种证件识别装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取待检测的证件图像；

处理单元，用于对待检测的证件图像进行处理，得到包含有所述待检测证件的待检测图像区域；

提取单元，用于根据深度神经网络对所述待检测图像区域进行特征提取，得到综合特征；

识别单元，用于根据所述综合特征进行证件图像伪造识别，得到所述证件图像的识别结果。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。