[发明专利]一种凸字体银行卡号图像的合成方法、识别方法及装置

说明书

本申请提供了一种凸字体银行卡号图像的合成方法、识别方法及装置，涉及图像合成技术领域。该方法包括：获取待合成的非凸字体银行卡号图像所需的资源文件，资源文件包括银行卡卡号背景图像、银行卡卡号的排列规则信息和银行卡卡号的字体。基于资源文件和非凸字体银行卡图像合成算法合成非凸字体银行卡号图像，并输入到训练好的环形生成式对抗网络模型中，合成每个非凸字体银行卡号图像对应的凸字体银行卡号图像，采取上述方法得到的合成的凸字体银行卡号图像纹理质量较高，因此，采用这种合成的凸字体银行卡号图像进行识别模型的训练，可以提高识别模型识别银行卡号的准确率。

技术领域

本申请涉及图像合成技术领域，尤其涉及一种凸字体银行卡号图像的合成方法、识别方法及装置。

背景技术

近年来随着光学字符识别(Optical Character Recognition，OCR)技术不断发展，通过OCR技术识别各类证件照片中的文字信息成为了可能。由于训练需要大量的图片，而真实图片的数量获取难度较高，且获取数量有限，故采用合成图像样本训练识别模型。

目前，合成图像样本的一种方法是使用Synthtext算法，但在合成复杂的自然场景文本图像(特别是带有复杂纹理的图像，如带有凸字体效果的银行卡图像)时，合成效果往往很差，导致识别模型准确率较低。此外，对于合成凸字体银行卡号图像可以使用Pix2Pix等基于监督学习的生成对抗模型的方法，虽然模拟出银行卡图像的立体效果及纹理效果非常好，但是合成训练集样本过程中需要制作真实银行卡号图像所对应的非凸字体图像，并且需要手工标注真实图像中的银行卡号，当训练集较大时，往往花费较多的时间进行人工标注，耗资较大。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例至少提供一种凸字体银行卡号图像的合成方法、识别方法及装置，不仅合成的凸字体银行卡号图像质量较高，采用这种合成的凸字体银行卡号图像进行识别模型的训练，可以提高识别模型识别银行卡号的准确率。

本申请主要包括以下几个方面：

第一方面，本申请实施例提供一种凸字体银行卡号图像的合成方法，所述合成方法包括：

获取待合成的非凸字体银行卡号图像所需的资源文件；所述资源文件包括银行卡卡号背景图像、银行卡卡号的排列规则信息、银行卡卡号的字体；

基于所述银行卡卡号背景图像、银行卡卡号的排列规则信息、银行卡卡号的字体以及非凸字体银行卡图像合成算法，合成多个非凸字体银行卡号图像；

基于每个非凸字体银行卡号图像和训练好的环形生成式对抗网络模型，合成与每个非凸字体银行卡号图像对应的凸字体银行卡号图像。

在一种可能的实施方式中，所述基于所述银行卡卡号背景图像、银行卡卡号的排列规则信息、银行卡卡号的字体以及非凸字体银行卡图像合成算法，合成多个非凸字体银行卡号图像，包括：

基于所述银行卡卡号的排列规则信息和所述银行卡卡号的字体，合成每个非凸字体银行卡图像中的前景图像；

将每个非凸字体银行卡图像中的所述前景图像和所述银行卡卡号背景图像进行合成，得到每个非凸字体银行卡号图像。

在一种可能的实施方式中，所述环形生成式对抗网络模型包括第一生成器、第二生成器、第一判别器和第二判别器，在获取所述待合成的非凸字体银行卡号图像所需的资源文件之前，所述合成方法还包括根据以下步骤生成所述环形生成式对抗网络模型：

通过非凸字体银行卡号图像样本和凸字体银行卡号图像样本对所述第一生成器、所述第二生成器、所述第一判别器以及所述第二判别器进行训练，当所述第一判别器的第一损失函数、所述第二判别器的第二损失函数、所述第一生成器和所述第二生成器的第三损失函数和所述第一生成器和所述第二生成器第四损失函数均满足对应的预设条件时，训练截止，得到训练好的环形生成式对抗网络模型；