[发明专利]印章识别方法、装置及电子设备在审

专利信息
申请号: 202010621353.9 申请日: 2020-06-30
公开(公告)号: CN111950355A 公开(公告)日: 2020-11-17
发明(设计)人: 高亚南 申请(专利权)人: 深圳市雄帝科技股份有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06T7/73;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 518000 广东省深圳市南*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 印章 识别 方法 装置 电子设备
【说明书】:

本公开实施例提供一种印章识别方法、装置及电子设备,属于图像处理技术领域。其中方法包括:获取待识别图片;将所述待识别图片输入训练完成的印章识别模型,检测所述待识别图片中是否包含印章像素;若所述待识别图片中包含印章像素,识别所述待识别图片中所包含的目标印章的形状;根据所述目标印章的形状,确定所述目标印章在所述待识别图片中的位置。通过本公开的方案,将待识别图片输入训练完成的印章识别模型以检测确定包含印章像素,进而根据所包含的印章像素先识别出所包含的目标印章的形状,再根据形状来确定目标印章在待识别图片中的位置,进而快速、准确地定位出图片中的印章,保证即使在复杂场景下也能快速、准确地定位多种类型的印章。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种印章识别方法、装置及电子设备。

背景技术

现有技术大多是关于发票的印章检测,发票的背景比较简单,一般为白色,而且发票印章颜色、形状等特征比较明显,而护照背景有各种图案,背景颜色与有的印章颜色接近,而且护照印章的颜色和种类比较多,一页上可能有多个印章,会有重叠,工作人员随机盖章,造成章的角度0到360度都有,盖章的时候油墨比较淡或者油墨不均匀,造成印章缺失、模糊,护照页没有铺平造成拍照印章变形,造成护照印章检测准确率不高,发票印章检测的方法不能应用在护照印章检测上,而且用传统的图像处理方法,获取印章的固有特征比较困难。

可见,现有的印章识别方案存在识别场景较少、识别准确率较低的技术问题。

发明内容

有鉴于此,本公开实施例提供一种印章识别方法、装置及电子设备,至少部分解决现有技术中存在的问题。

第一方面,本公开实施例提供了一种印章识别方法,包括:

获取待识别图片;

将所述待识别图片输入训练完成的印章识别模型,检测所述待识别图片中是否包含印章像素;

若所述待识别图片中包含印章像素,识别所述待识别图片中所包含的目标印章的形状;

根据所述目标印章的形状,确定所述目标印章在所述待识别图片中的位置。

根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述若所述待识别图片中包含印章像素,识别所述待识别图片中所包含的目标印章的形状的步骤,包括:

通过所述印章识别模型提取所述待识别图片的浅层语义特征和深层语义特征;

通过所述印章识别模型对所述浅层语义特征和所述深层语义特征进行融合,构建所述目标印章的多尺度特征;

根据所述目标印章的多尺度特征,识别所述目标印章的形状。

根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述获取待识别图片的步骤之前,所述方法还包括:

获取对应不同预设参数的多个基础样本图片,其中,每个所述基础样本图片均包含至少一个印章所在的像素区域,所述预设参数包括颜色参数、形状参数、印章尺寸参数、印章与所述基础样本图片的尺寸比例和印章在所述基础样本图片中的位置中的至少一种;

按照预设规则将全部所述基础样本图片进行旋转,得到对应的升级样本图片;

将所述基础样本图片和所述升级样本图片均输入预先构建的基础卷积神经网络进行学习训练,得到所述印章识别模型。

根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述将所述基础样本图片和所述升级样本图片均输入预先构建的基础卷积神经网络进行学习训练的步骤之前,所述方法还包括:

利用3x3卷积核和深度可分离卷积核搭建共享卷积层;

在所述卷积网络架构布局用于提取浅层语义特征的第一滤波器,以及用于提取深层语义特征的第二滤波器;

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