[发明专利]训练分类器的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201910421813.0 | 申请日： | 2019-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN110222736A | 公开（公告）日： | 2019-09-10 |
| 发明（设计）人： | 卢永晨 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京竹辰知识产权代理事务所(普通合伙) 11706 | 代理人： | 陈龙 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开公开了一种训练分类器的方法，其特征在于，包括：获取身份证图像集合，所述身份证图像集合中的身份证图像与类别信息对应，所述类别信息包括第一类别信息和第二类别信息，所述第一类别信息指示与所述第一类别信息对应的身份证图像的类别包括正常类别，所述第二类别信息指示与所述第一类别信息对应的身份证图像的类别包括异常类别；确定分类器的输出项目；根据所述身份证图像集合和卷积神经网络(CNN)训练所述分类器。本公开实施例提供的训练分类器的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，能够根据身份证图像集合训练分类器，从而通过该分类器识别输入的图像是否为正常的身份证图像，以便应用于各种身份证验证场合。 | ||
| 搜索关键词： | 身份证图像 类别信息 训练分类器 分类器 集合 计算机可读存储介质 电子设备 卷积神经网络 身份证验证 输出项目 异常类别 正常类别 图像 应用 | ||
【主权项】：
1.一种训练分类器的方法，其特征在于，包括：获取身份证图像集合，所述身份证图像集合中的身份证图像与类别信息对应，所述类别信息包括第一类别信息和第二类别信息，所述第一类别信息指示与所述第一类别信息对应的身份证图像的类别包括正常类别，所述第二类别信息指示与所述第一类别信息对应的身份证图像的类别包括异常类别；确定分类器的输出项目，所述输出项目包括第一输出项目和第二输出项目，所述第一输出项目与所述第一类别信息对应，所述第二输出项目与所述第二类别信息对应；根据所述身份证图像集合和卷积神经网络(CNN)训练所述分类器。
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