[发明专利]翻拍图像识别的方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种翻拍图像识别的方法、装置、设备及介质，所述方法包括：对待识别图像截取出裁切图像，再对裁切图像进行转换得到灰度图像、色调饱和度图像和色彩视频图像，通过局部相位量化法获得灰度图像的局部相位量化特征直方图的所有归一化值，通过相邻局部二值模式法获得色调饱和度图像的第一相邻局部二值模式特征直方图的所有标准值，同时通过相邻局部二值模式法获得色彩视频图像的第二相邻局部二值模式特征直方图的所有标准值，按照尾数补零法并进行排序得到矩阵图，将矩阵图输入深度卷积神经网络模型通过提取纹理信号频率统计特征得到识别结果。本发明实现了快速地、有效地、便捷地识别出证件或图像是否翻拍，提高了识别准确率。

技术领域

本发明涉及图像分类领域，尤其涉及一种翻拍图像识别的方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着信用社会的发展，越来越多的应用场景(比如：涉及金融、保险、安防的应用场景)需要通过证件识别或者人脸识别对用户身份进行验证。在现有技术中，现有的证件验证系统需要花费大量的时间进行人工核查，而且随着数据拍照技术的提升，不法分子通过翻拍图像来验证证件的手段层出不穷，如果没有识别出翻拍图像，将会对用户信息出现安全性问题。

发明内容

本发明提供一种翻拍图像识别的方法、装置、计算机设备及存储介质，实现了快速地、有效地、便捷地识别出证件或图像是否翻拍，也提高了识别准确率，在业务流程中大大缩短了流程周期，极大提高了业务的效率，节省了成本。

一种翻拍图像识别的方法，包括：

接收验证指令，获取待识别图像；

截取出所述待识别图像的预设区域的裁切图像；

将所述裁切图像进行灰度处理，得到所述裁切图像的灰度图像，根据六角锥体颜色模型将所述裁切图像转换得到含有多个通道的色调饱和度图像，并根据颜色空间模型将所述裁切图像转换得到含有多个通道的色彩视频图像；

通过局部相位量化法对所述灰度图像进行变换，获得所述灰度图像的局部相位量化特征直方图的所有归一化值；通过相邻局部二值模式法对所述色调饱和图像的每个通道图像进行变换，获得与所述色调饱和度图像的多个通道图像对应的第一相邻局部二值模式特征直方图的所有标准值；同时通过相邻局部二值模式法对所述色彩视频图像的每个通道图像进行变换，获得与所述色彩视频图像的每个通道图像对应的第二相邻局部二值模式特征直方图的所有标准值；

将所述局部相位量化特征直方图的所有归一化值、所有所述第一相邻局部二值模式特征直方图的所有标准值和所有所述第二相邻局部二值模式特征直方图的所有标准值根据预设的排列规则进行排列，生成所述裁切图像的矩阵图；

将所述裁切图像的矩阵图输入训练完成的深度卷积神经网络模型，通过所述深度卷积神经网络模型对所述矩阵图进行纹理信号频率统计特征提取，并获取所述深度卷积神经网络模型根据所述纹理信号频率统计特征输出的识别结果，所述识别结果表征了所述待识别图像是否为翻拍。

一种翻拍图像识别的装置，包括：

获取模块，用于接收验证指令，获取待识别图像；

截取模块，用于截取出所述待识别图像的预设区域的裁切图像；

转换模块，用于将所述裁切图像进行灰度处理，得到所述裁切图像的灰度图像，根据六角锥体颜色模型将所述裁切图像转换得到含有多个通道的色调饱和度图像，并根据颜色空间模型将所述裁切图像转换得到含有多个通道的色彩视频图像；