[发明专利]用于确定官方文件的真实性的方法和系统

权利要求书

1.一种确定官方文件的真实性的方法，所述方法包括：

从所述官方文件的图像提取所述官方文件的多个安全特征的图像数据；

将经训练的神经网络应用于所述提取的图像数据，以确定所述官方文件的图像上的每个所述安全特征的清晰度；以及

基于所述多个安全特征的清晰度分类确定所述官方文件是否真实，

其中，训练所述神经网络，包括：

训练多标签分类模型以对多个感兴趣区域进行分类，其中，所述多个感兴趣区域空间分布在带标签训练用图像上，并且每个标签对应于所述多个感兴趣区域中相应的一个感兴趣区域；

将空间关注模块应用于所述神经网络的至少一层，以学习每个所述感兴趣区域的位置和至少一个属性；以及

基于在多个带标签训练用图像上优化所述多标签分类模型的损失，来优化所述神经网络的参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述带标签训练用图像包括官方文件的带标签图像，并且

所述多个感兴趣区域包括包含所述官方文件上的所述安全特征的区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述至少一个属性包括所述官方文件的带标签图像上的所述安全特征的清晰度。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述神经网络的至少一层包括最后的全连接层。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述官方文件包括身份证，并且

如果所述官方文件的图像上的每个所述安全特征被分类为清晰的，则所述身份证被确定为真实的。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，提取所述官方文件的多个安全特征的图像数据，包括：

从所述官方文件的单个图像提取与所述官方文件相对应的图像区域；以及

裁剪所述提取的图像区域以保留包含所述多个安全特征的多个区域。

7.一种用于确定官方文件的真实性的系统，包括：

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：

从所述官方文件的图像提取所述官方文件的多个安全特征的图像数据；

将经训练的神经网络应用于所述提取的图像数据，以确定所述官方文件的图像上的每个所述安全特征的清晰度；以及

基于所述多个安全特征的清晰度分类确定所述官方文件是否真实，

其中，所述经训练的神经网络包括：

多标签分类模型，被训练以对多个感兴趣区域进行分类，其中，所述多个感兴趣区域空间分布在带标签训练用图像上，并且每个标签对应于所述多个感兴趣区域中相应的一个感兴趣区域；

空间关注模块，应用于所述神经网络的至少一层，以学习每个所述感兴趣区域的位置和至少一个属性；以及

神经网络参数，基于在多个带标签训练用图像上优化所述多标签分类模型的损失而被优化。

8.根据权利要求7所述的系统，其中，

所述带标签训练用图像包括所述官方文件的带标签图像，并且

所述多个感兴趣区域包括包含所述官方文件上的所述安全特征的区域。

9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述至少一个属性包括所述官方文件的带标签图像上的所述安全特征的清晰度。

10.根据权利要求7所述的系统，其中，所述神经网络的所述至少一层包括最后的全连接层。

11.根据权利要求7所述的系统，其中，

所述官方文件包括身份证，并且

所述指令能由所述处理器执行以：在所述官方文件的图像上的每个所述安全特征被分类为清晰的情况下，确定所述身份证是真实的。