[发明专利]一种证件信息识别方法、转置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种证件信息识别方法、转置、设备及介质。该方法的步骤包括：获取基于深度学习网络对包含伪证件图片在内的证件样本进行训练所生成的识别模型；其中，伪证件图片为依照真实证件图片的内容格式生成的无效证件的图片；通过识别模型对待识别证件图片中的证件信息进行识别。本方法能够相对确保用于深度学习网络训练的证件样本数量，进而相对确保训练所生成的识别模型的在真实应用场景中对证件中信息的识别准确性。此外，本发明还提供一种证件信息识别装置、设备及介质，有益效果同上所述。

技术领域

本发明涉及深度学习领域，特别是涉及一种证件信息识别方法、转置、设备及介质。

背景技术

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本，传统的深度学习模型的产生需要基于对大量样本的训练。

当前对于银行、金融贷款等领域中涉及到录入用户证件信息以进行业务办理的场景，在向系统中录入客户证件中的信息时，需要基于扫描的证件图片准确识别其上的信息，进而转变为文本信息，返回给业务人员使用。为了能够实现设备对用户证件的信息识别，当前往往需要采用深度学习的方式预先将用户的证件作为证件样本进行特征训练，进而基于训练生成的识别模型对真实场景中的用户证件的图片进行信息的识别，但是对于识别模型的训练，需要大量的证件的图片作为样本，由于证件本身涉及到用户隐私等问题，因此当前能够收集并用于深度学习网络特征训练的证件样本总量相对较少，难以确保训练生成的识别模型的在真实应用场景中对证件中信息的识别准确性。

由此可见，提供一种证件信息识别方法，以相对确保对证件中信息进行识别的准确性，是本领域技术人员需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种证件信息识别方法、转置、设备及介质，以相对确保对证件中信息进行识别的准确性。

为解决上述技术问题，本发明提供一种证件信息识别方法，包括：

获取基于深度学习网络对包含伪证件图片在内的证件样本进行训练所生成的识别模型；其中，伪证件图片为依照真实证件图片的内容格式生成的无效证件的图片；

通过识别模型对待识别证件图片中的证件信息进行识别。

优选的，获取基于深度学习网络对包含伪证件图片在内的证件样本进行训练所生成的识别模型，包括：

获取证件样本中目标区域的区域信息样本；

通过将区域信息样本输入至深度学习网络，对区域信息样本进行特征提取并生成识别模型；

通过识别模型对待识别证件图片中的证件信息进行识别，包括：

通过识别模型对待识别证件图片的目标区域中的证件信息进行识别。

优选的，当证件样本中目标区域的区域信息样本为字符串形式时，通过将区域信息样本输入至深度学习网络，对区域信息样本进行特征提取并生成识别模型，包括：

通过将区域信息样本输入至基于ResNet网络及CTC算法构建的深度学习网络，对区域信息样本进行特征提取并生成识别模型。

优选的，获取基于深度学习网络对包含伪证件图片在内的证件样本进行训练所生成的识别模型，包括：

获取基于深度学习网络对包含伪证件图片以及真实证件图片的证件样本进行训练所生成的识别模型。

优选的，获取基于深度学习网络对包含伪证件图片以及真实证件图片的证件样本进行训练所生成的识别模型，包括：

获取基于深度学习网络对包含伪证件图片以及真实证件图片的身份证样本进行训练所生成的识别模型；

通过识别模型对待识别证件图片中的证件信息进行识别，包括：