[发明专利]基于身份证分割模型的身份证识别方法及其相关设备

说明书

本申请实施例属于人工智能技术领域，应用于智慧政务领域中，涉及一种基于身份证分割模型的身份证识别方法及其相关设备，包括标注接收的身份证图片集合，生成身份证图像训练集；将身份证图像训练集中的身份证图像输入预设的身份证分割模型，获得第一预测结果；迭代训练身份证分割模型，获得训练后的身份证分割模型；获取待识别身份证图片，将待识别身份证图片输入训练后的身份证分割模型，获得第二预测结果；筛选第二预测结果中包含的多个标签框，获得目标标签框，基于目标标签框截取身份证图片中的关键字段，并输入预先训练的文本识别模型中，获得识别结果。其中，身份证图像训练集可存储于区块链中。本申请有效提高身份证识别的准确率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及基于身份证分割模型的身份证识别方法及其相关设备。

背景技术

身份证是证明公民合法身份的有效证件，在生活的方方面面面都经常需要用到身份证。尤其在乘车的情况下，常常需要使用计算机对乘客的身份证进行识别和记录。因此，计算机能够快捷和准确的识别和读取身份证信息尤为重要。

现有的身份证识别方法是模板匹配方法进行文字检测得到身份证关键信息，对检测出的身份证关键信息部分进行文字识别。但是传统的模板匹配方法对于光线、噪声以及些微视角改变的容忍度相当低。身份证分为汉族身份证和少数民族身份证，少数民族身份证上同时具有普通话文字和少数民族的文字，在身份证识别过程中产生较多的干扰，采用模板匹配方法鲁棒性较差，身份证识别的准确率低。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种基于身份证分割模型的身份证识别方法及其相关设备，提高身份证识别的准确率。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于身份证分割模型的身份证识别方法，采用了如下所述的技术方案：

一种基于身份证分割模型的身份证识别方法，包括下述步骤：

接收身份证图片集合，并对所述身份证图片集合进行标注，获得身份证图像训练集；

将所述身份证图像训练集中的身份证图像输入预设的基于空洞空间卷积池化金字塔的身份证分割模型中，获得第一预测结果；

基于所述身份证图像训练集和第一预测结果计算损失函数，并迭代训练所述身份证分割模型，直至达到预设的收敛条件，获得训练后的身份证分割模型；

获取待识别身份证图片，将所述待识别身份证图片输入所述训练后的身份证分割模型中，获得第二预测结果，并基于所述第二预测结果获得多个标签框；

筛选所述多个标签框，获得目标标签框，并基于所述目标标签框截取所述身份证图片中的关键字段；

将截取的关键字段输入预先训练的文本识别模型中，获得识别结果。

进一步的，所述将所述身份证图片输入预设的基于空洞空间卷积池化金字塔的身份证分割模型中，获得第一预测结果的步骤包括：

通过所述身份证分割模型对所述身份证图片进行多次下采样，获得下采样结果，并将所述下采样结果输入所述身份证分割模型的空洞空间卷积池化金字塔中，获得输出结果；

上采样所述输出结果，获得上采样结果；

获取第一次下采样后的身份证图片，对所述第一次下采样后的身份证图片进行低特征采集和卷积，获得卷积结果；

拼接所述上采样结果和卷积结果，获得拼接结果，并对所述拼接结果依次进行卷积和上采样，获得所述第一预测结果。

进一步的，所述将所述下采样结果输入所述身份证分割模型的空洞空间卷积池化金字塔中，获得输出结果的步骤包括：