[发明专利]用于确定官方文档的真实性的方法和系统

说明书

一种用于确定官方文档的真实性的方法包括接收官方文档的单个图像的文档图像数据和背景图像数据。应用经训练的第一残差神经网络，以从文档图像数据和背景图像数据中提取官方文档的全局特征并且计算指示官方文档的正常度的第一得分和指示官方文档的异常度的至少一个第二得分。应用经训练的第二残差神经网络，以仅从所述文档图像数据中提取官方文档的局部特征并且计算指示官方文档的异常度的至少一个第三得分。该方法还包括基于第一得分与至少一个第二得分以及至少一个第三得分之间的比较来确定所述官方文档是否是真实的。

技术领域

本公开广泛但非排他地涉及用于确定官方文档的真实性的方法和系统。

背景技术

了解你的顾客(Know Your Customer，KYC)是企业在顾客/客户开始与其开展业务之前或期间，为了验证其顾客/客户的真实性、身份、风险等而做的尽职调查的形式。电子了解你的顾客(eKYC)或数字KYC是由企业通常通过使用计算机执行的无纸处理，并且有时可以由顾客发起。在eKYC处理中，存在包括扫描身份(ID)卡和检测活体人脸的典型步骤。在扫描ID卡的处理中，通常需要检查ID卡的真实性。

在现有技术中已经提出了检测伪ID卡的技术。一种先前的伪ID卡检测方法涉及检测诸如防伪标志(landmarks)或全息图的安全特征，以验证ID卡的真实性。在这种方法中，需要从多个不同的角度捕获ID卡图像，然后验证不同的颜色变化以识别ID卡的真实性。这种和其他传统方法在拍摄ID卡图像时通常需要用户合作。例如，当从不同角度拍摄ID卡的若干图像时，ID卡需要精确地位于预定义的用户界面(UI)框中。上述处理被认为过于繁琐，并且可能使用户体验不愉快。

因此，需要提供可以改进对异常ID卡的检测的方法和设备。

发明内容

本公开的实施例提供了一种用于确定官方文档的真实性的方法。所述方法包括：接收官方文档的单个图像的文档图像数据和背景图像数据；应用经训练的第一残差神经网络，以从所述文档图像数据和所述背景图像数据中提取所述官方文档的全局特征并且计算指示所述官方文档的正常度的第一得分和指示所述官方文档的异常度的至少一个第二得分；应用经训练的第二残差神经网络，以仅从所述文档图像数据中提取所述官方文档的局部特征并且计算指示所述官方文档的异常度的至少一个第三得分；以及基于所述第一得分与所述至少一个第二得分以及所述至少一个第三得分之间的比较来确定所述官方文档是否是真实的。

本公开的另一个实施例提供了一种用于确定官方文档的真实性的系统。该系统包括处理器以及计算机可读存储器，该计算机可读存储器耦接到处理器并且其上存储有指令。所述指令可由所述处理器执行以进行以下操作：识别所述官方文档的单个图像的文档图像数据和背景图像数据；应用经训练的第一残差神经网络，以从所述文档图像数据和所述背景图像数据中提取所述官方文档的全局特征并且计算指示所述官方文档的正常度的第一得分和指示所述官方文档的异常度的至少一个第二得分；应用经训练的第二残差神经网络，以仅从所述文档图像数据中提取所述官方文档的局部特征并且计算指示所述官方文档的异常度的至少一个第三得分；以及基于所述第一得分与所述至少一个第二得分以及所述至少一个第三得分之间的比较来确定所述官方文档是否是真实的。

本公开的另一实施例提供了一种装置，包括：输入设备，其被配置为接收官方文档的单个图像的文档图像数据和背景图像数据；以及处理设备，其被配置为将所述数据分别馈送至经训练的第一残差神经网络和经训练的第二残差神经网络。所述经训练的第一残差神经网络包括从文档图像数据和背景图像数据中提取官方文档的全局特征并且计算指示官方文档的正常度的第一得分和指示官方文档的异常度的至少一个第二得分的算法。所述经训练的第二残差神经网络包括仅从文档图像数据提取官方文档的局部特征并且计算指示官方文档的异常度的至少一个第三得分的算法。所述处理装置还被配置为基于所述第一得分与所述至少一个第二得分以及所述至少一个第三得分之间的比较来确定所述官方文档是否是真实的。

附图说明