[发明专利]鉴别证件的方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种鉴别证件的方法，其特征在于，包括：

获取多个不同类型的摄像头从不同角度同时拍摄同一证件的图片数据，以及获取各个摄像头的拍摄参数和环境参数，所述拍摄参数为所述摄像头拍摄时可调节的参数，所述环境参数为所述摄像头拍摄时所述证件所在环境的参数；

将各所述图片数据分别与各所述图片数据对应的拍摄参数进行配对，得到多个配对信息；

将各所述配对信息依次输入至预设的神经网络中进行计算，得到各所述图片数据对应的特征值，所述神经网络为用于提取图片特征的卷积神经网络；

将各所述特征值与所述环境参数输入到预设的分类网络中进行计算，得到各所述图片对应的分类结果；

依据各所述分类结果确定所述证件的真伪；

所述分类网络为二分类类型的第一网络或时间序列类型的第二网络，所述将各所述特征值与所述环境参数输入到预设的分类网络中进行计算，得到各所述图片对应的分类结果的步骤，包括：

当所述图片数据为各所述摄像头同时拍摄一次得到的多个图片，则将各所述特征值依次输入到第一网络进行计算，得到各所述图片对应的分类结果；

当所述图片数据为各所述摄像头同时连续拍摄得到的分别对应多个摄像头的多帧图片，则将对应每个所述摄像头的各所述特征值输入到第二网络进行计算，得到每个所述摄像头对应的图片的分类结果。

2.根据权利要求1所述的鉴别证件的方法，其特征在于，所述神经网络包括隐含层，所述将各所述配对信息依次输入至预设的神经网络中进行计算，得到各所述数据图片对应的特征值的步骤，包括：

将各所述配对信息中的图片输入到所述隐含层进行计算得到对应的特征信息；

将各所述特征信息与对应的配对信息中的拍摄参数进行计算得到各所述图片对应的特征值。

3.根据权利要求1所述的鉴别证件的方法，其特征在于，所述获取多个不同类型的摄像头从不同角度同时拍摄同一证件的图片数据，以及获取各个摄像头的拍摄参数和环境参数的步骤之前，包括：

接收用于开启一指定类型光源的指令；

依据所述指令开启所述指定类型光源；

获取所述环境参数的步骤，包括：

采集所述指定类型光源所对应的光照度，得到所述环境参数。

4.根据权利要求1所述的鉴别证件的方法，其特征在于，所述获取多个不同类型的摄像头从不同角度同时拍摄同一证件的图片数据，以及获取各个摄像头的拍摄参数和环境参数的步骤之前，包括：

获取当前设备的型号以及各所述摄像头的物理参数，所述物理参数为不可调的参数；

依据所述型号以及所述物理参数调用各所述摄像头，以完成拍摄。

5.根据权利要求1所述的鉴别证件的方法，其特征在于，各不同类型的所述摄像头在拍摄时成阵列排布。

6.一种鉴别证件的装置，其特征在于，包括：

获取图片单元，用于获取多个不同类型的摄像头从不同角度同时拍摄同一证件的图片数据，以及获取各个摄像头的拍摄参数和环境参数，所述拍摄参数为所述摄像头拍摄时可调节的参数，所述环境参数为所述摄像头拍摄时所述证件所在环境的参数；

配对图片单元，用于将各所述图片数据分别与各所述图片数据对应的拍摄参数进行配对，得到多个配对信息；

提取特征单元，用于将各所述配对信息依次输入至预设的神经网络中进行计算，得到各所述图片数据对应的特征值，所述神经网络为用于提取图片特征的卷积神经网络；

计算结果单元，用于将各所述特征值与所述环境参数输入到预设的分类网络中进行计算，得到各所述图片对应的分类结果；

确定真伪单元，用于依据各所述分类结果确定所述证件的真伪；

所述分类网络为二分类类型的第一网络或时间序列类型的第二网络；

所述计算结果单元，包括：

第一结果子单元，用于当所述图片数据为各所述摄像头同时拍摄一次得到的多个图片，则将各所述特征值依次输入到第一网络进行计算，得到各所述图片对应的分类结果；

第二结果子单元，用于当所述图片数据为各所述摄像头同时连续拍摄得到的分别对应多个摄像头的多帧图片，则将对应每个所述摄像头的各所述特征值输入到第二网络进行计算，得到每个所述摄像头对应的图片的分类结果。