[发明专利]一种电子证件照片背景色合规性的批量自动检测方法

说明书

本发明涉及计算机学习及数据检测领域，具体涉及是一种电子证件照片背景色合规性的批量自动检测方法，通过电子证件照片分为样本集和检测集，将样本集通过背景色检测模型训练，得到稳定深度神经网络背景图像检测模型，从而能够将检测集中的电子证件照片通过电子证件照片背景色自动检测，大幅提高了电子证件照片背景色检测的效率，同时大幅降低人工检测的数量，解决了现有电子证件照片背景色的筛选和检测需要人工一张一张照片去人工检测，不能自动给出图像的检测结果，效率低，易遗漏和误判的问题。

技术领域

本发明涉及计算机学习及数据检测领域，具体涉及是一种电子证件照片背景色合规性的批量自动检测方法。

背景技术

网络教育、成人教育等学历在线教育的学生在入学、毕业时都需要提交电子证件照片，作为学籍证明、学历证明、学位证明等身份证明。学生提交的电子照片千奇百怪，各种颜色的背景，因此某些省教育厅提出统一规范要求，对人物头像、照片背景色等提出规范化要求。

现有电子证件照片背景色的筛选和检测需要人工一张一张照片去人工检测，不能自动给出图像的检测结果，效率低，易遗漏和误判。

发明内容

本发明针对现有电子证件照片背景色的筛选和检测需要人工一张一张照片去人工检测，不能自动给出图像的检测结果，效率低，易遗漏和误判的问题，提供一种电子证件照片背景色合规性的批量自动检测方法。

采用的技术方案是，一种电子证件照片背景色合规性的批量自动检测方法包括以下步骤：

第一步，电子证件照片数据预处理；

第二步，电子证件照片背景色检测模型训练；

第三步，电子证件照片背景色自动检测。

进一步的，第一步，包含以下子步骤：

S1，将待检测的电子证件照片分为样本集和检测集，且检测集中待检测的电子证件照片数量多于样本集中待检测的电子证件照片；

S2，将样本集中电子证件照片按合规性判定结果生成样本数据文件；

S3，将合规性判定结果排序，并生成与合规性判定结果个数相匹配的目录，将样本数据文件按合规性判定结果及目录分类，生成标签文件。

可选的，第一步的S2中，合规性判定结果包含证件照片背景色过暗、证件照片背景色过亮、证件照片背景颜色过深、证件照片背景颜色过浅、符合检测标准的背景色、背景有渐变色、背景有边框、背景杂乱、头部超出画面、背景色的颜色不匹配中的两种或两种以上。

可选的，第一步的S3中，标签文件的内容格式为，/fenxipic目录序号/p照片序号.照片格式，合规性判定结果序号。

进一步的，第二步，包含以下子步骤：

S1，对标签文件中电子证件照片的尺寸进行检测，去除尺寸不合格的电子证件照片，得到尺寸合格带有标签文件的电子证件照片；

S2，对尺寸合格带有标签文件的电子证件照片图像背景数据进行采样，生成图像特征值；

S3，将所有图像特征值生成一个数组矩阵数据，将数组矩阵数据分成训练集和验证集；

S4，将训练集基于tensorflow框架，设置与图像特征值个数相等的输入层维度、与合规性判定结果个数相等的输出层维度，并设置隐藏层和每个隐藏层的单元个数，制得深度神经网络背景图像检测模型；

S5，将验证集导入深度神经网络背景图像检测模型，调试参数，生成稳定深度神经网络背景图像检测模型。