[发明专利]篡改检测方法和系统

权利要求书

1.一种篡改检测方法，包括：

从身份证明卡的图像提取所述身份证明卡的人脸区域的图像数据；

将经训练的神经网络应用于所述提取的图像数据以计算置信度得分，其中，训练所述神经网络包括：

将多个训练样本中的每个训练样本输入二元分类器，以基于该训练样本的人脸照片进行分类；以及

基于所述多个训练样本的分类结果，迭代地优化所述神经网络的参数；以及

将所述置信度得分与阈值进行比较，以确定所述身份证明卡是否被篡改。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述置信度得分是使用归一化指数函数计算出的。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，根据标记的验证数据集确定所述阈值，使得所述二元分类器基于所述阈值的虚假接受率等于0.01。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，根据标记的验证数据集确定所述阈值，使得所述二元分类器基于所述阈值的虚假接受率等于0.001。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述训练样本包括：

从多个身份证明卡的真实图像获得的多个正训练样本，所述多个身份证明卡各自具有相应的人脸照片；

从多个合成图像获得的多个负训练样本，其中，每个合成图像是通过基于自动图像生成处理将人脸照片叠加在身份证明卡照片上生成的。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，基于所述自动图像生成处理将所述人脸照片叠加在所述身份证明卡照片上，包括：

从相应的图像库中随机选择具有所述人脸照片的图像和具有所述身份证明卡照片的图像；

从所述选择的图像提取所述人脸照片和所述身份证明卡照片，其中，所述身份证明卡照片包括人脸照片所在的感兴趣区域；

基于所述身份证明卡照片的所述感兴趣区域的尺寸和亮度，调整所提取的人脸照片的尺寸和亮度；以及

将尺寸和亮度调整后的所述人脸照片叠加到所述身份证明卡照片的所述感兴趣区域上。

7.根据权利要求6所述的方法，调整所提取的人脸照片的尺寸和亮度还包括：

以随机角度向所提取的人脸照片添加阴影。

8.根据权利要求6或7所述的方法，还包括：

将高斯噪声和高斯模糊添加到所述合成图像。

9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，

每个训练样本包括矩形，并且

所述身份证明卡的人脸区域包括与所述训练样本的尺寸相同的矩形。

10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，训练所述神经网络还包括：

识别提供假负面分类结果的负训练样本集；

调整所述神经网络的参数；以及

基于所述识别的负训练样本集和所述调整的参数，重新训练所述神经网络。

11.一种篡改检测系统，包括：

至少一个处理器；以及

与所述处理器耦接且其上存储有指令的计算机可读存储器，所述指令能由所述处理器执行以：

从身份证明卡的图像提取所述身份证明卡的人脸区域的图像数据；

将经训练的神经网络应用于所述提取的图像数据以计算置信度得分，其中，所述经训练的神经网络包括：

二元分类器，经训练以基于多个训练样本中的每个训练样本的人脸照片，对该训练样本进行分类；以及

神经网络参数，基于所述多个训练样本的分类结果，迭代地被优化；以及

基于所述置信度得分与阈值的比较，确定所述身份证明卡是否被篡改。

12.根据权利要求11所述的系统，其中，所述指令能由所述处理器执行以使用归一化指数函数来计算所述置信度得分。