[发明专利]一种基于深度学习的证件照分类识别及免冠检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的证件照分类识别及免冠检测方法及系统，属于人工智能AI图像分类技术领域。本发明的基于深度学习的证件照分类识别及免冠检测方法，对用户上传的图片，采用人脸检测模型检测图片中是否含有人脸，检测到人脸后通过免冠检测模型检测图片中是否含有帽子，然后通过深度神经网络分类模型判断图片为证件照或生活照。该发明的基于深度学习的证件照分类识别及免冠检测方法能够自动识别校验上传的图片，节约窗口人员审核时间，提升办理业务的体验，具有很好的推广应用价值。

技术领域

本发明涉及人工智能AI图像分类技术领域，具体提供一种基于深度学习的证件照分类识别及免冠检测方法及系统。

背景技术

“互联网+政务服务”模式，能够让企业和群众办事更方便、更快捷、更有效率，是实现服务型政府的重要路径。随着“互联网+政务服务”体系的推进，政府办事流程、办事效率与服务水平进一步得到了优化，办事难、审批难、跑腿多、证明多等突出问题得到解决，为民众带来了实实在在的便捷。近年来，国家陆续出台了多项相关扶持人工智能发展的政策，人脸识别、文字识别、自然语言处理等人工智能技术逐渐商业化应用。人工智能技术应用到“互联网+政务服务”中，必将进一步促进政府政务服务水平及群众满意度的提升。

于是，利用人工智能技术结合互联网技术实现政务服务智能化与信息化，提高政务服务的流程效率与服务质量，让企业和群众少跑腿，对于转变政府职能,建设服务型政府具有重要意义。

发明内容

本发明的技术任务是针对上述存在的问题，提供一种能够自动识别校验上传的图片，节约窗口人员审核时间，提升办理业务的体验的基于深度学习的证件照分类识别及免冠检测方法。

本发明进一步的技术任务是提供一种基于深度学习的证件照分类识别及免冠检测系统。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种基于深度学习的证件照分类识别及免冠检测方法，对用户上传的图片，采用人脸检测模型检测图片中是否含有人脸，检测到人脸后通过免冠检测模型检测图片中是否含有帽子，然后通过深度神经网络分类模型判断图片为证件照或生活照。

该基于深度学习的证件照分类识别及免冠检测方法通过基于深度学习的证件照分类识别及免冠检测系统实现。基于深度学习的证件照分类识别及免冠检测系统包括图片上传模块，用于对用户上传的图片。人脸检测模型模块，用于提取图片特征信息，检测图片中是否包含人脸。免冠检测模型模块，包括目标检测模型与免冠分类模型，所述目标检测模型模块用于检测图片中潜在的帽子区域，推断出帽子在图片中的位置坐标，所述免冠分类模型模块对目标检测模型推断出的潜在帽子区域进行进一步的特征提取，进一步判断该区域是否存在帽子。深度神经网络分类模型模块，用于判断图片属于白底证件照、蓝底证件照、红底证件照还是生活照。

该基于深度学习的证件照分类识别及免冠检测方法自动识别用户上传的图片是否为白底证件照、蓝底证件照、红底证件照或生活照以及自动识别是否是免冠图片，有助于规范化用户上传的材料，节约窗口人员审核时间，提高窗口人员的工作效率，提升用户办事体验。

作为优选，该方法具体包括以下步骤：

S1、对用户上传的图片；

S2、人脸检测模型检测图片中是否含有人脸，若有执行步骤S3，否则执行步骤S5；

S3、通过免冠检测模型检测图片中是否含有帽子，继续执行步骤S4；

S4、通过深度神经网络分类模型检测判断照片为证件照或者生活照；

S5、结束。

作为优选，所述人脸检测模型由深度学习框架TensorFlow搭建而成，提取图片特征信息，检测图片中是否包含人脸。