[发明专利]图像处理方法以及装置、设备、存储介质在审
| 申请号： | 201910966913.1 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110706185A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 上海数禾信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/13;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11541 北京卓唐知识产权代理有限公司 | 代理人： | 唐海力 |
| 地址： | 200000 上海市浦东新区中国(上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种图像处理方法以及装置、设备、存储介质。该方法包括输入待处理图片到神经网络模型；根据所述神经网络模型，输出图片信息是否完成的检测结果；在训练所述神经网络模型时还包括用于增加所述神经网络模型的泛化能力的步骤：在处理训练集中的图片时使用加速神经网络训练方式；在图像增强阶段，使用非平移或者非旋转的处理方式。本申请解决了对于身份证信息完整性的图像处理效果不佳的技术问题。通过本申请对传统的卷积神经网络训练进行了优化，更适用于身份证缺边检测的场景。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 申请 卷积神经网络 图像处理效果 身份证信息 处理方式 存储介质 加速神经 检测结果 输出图片 图像处理 图像增强 网络训练 平移 传统的 非旋转 缺边 身份证 场景 检测 图片 优化 | ||
【主权项】：
1.一种图像处理方法，其特征在于，用于检测图像信息是否完整，包括：/n输入待处理图片到神经网络模型；/n根据所述神经网络模型，输出图片信息是否完成的检测结果；/n在训练所述神经网络模型时还包括用于增加所述神经网络模型的泛化能力的步骤：/n在处理训练集中的图片时使用加速神经网络训练方式；/n在图像增强阶段，使用非平移或者非旋转的处理方式。/n
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