[发明专利]金融凭证样本的生成方法、装置及相关方法

权利要求书

1.一种金融凭证样本的生成方法，其特征在于，所述方法包括：

从底板图像集合中随机获取底板图像样本；

确定所述底板图像样本中的第一位置和第二位置；所述第一位置为所述底板图像样本上待填入人名的位置，所述第二位置为所述底板图像样本上待填入金额的位置；

根据姓氏集合和名字集合随机获取人名样本；以及，随机生成金额样本；

将所述人名样本填入所述第一位置，并将所述金额样本填入所述第二位置，获得图像样本；

根据所述图像样本获得金融凭证样本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述第一位置的坐标和所述第二位置的坐标使用高斯函数进行偏移，获得所述第一位置对应的第一偏移位置和所述第二位置对应的第二偏移位置；

所述将所述人名样本填入所述第一位置，并将所述金额样本填入所述第二位置，包括：

将所述人名样本填入所述第一偏移位置，并将所述金额样本填入所述第二偏移位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据姓氏集合和名字集合随机确定出人名样本，包括：

在所述姓氏集合中进行均匀随机采样获得姓氏样本；在名字集合中根据词频通过对数高斯采样获得名字字符串；所述名字字符串包括至少一位汉字；

将所述姓氏样本与所述名字字符串进行拼接获得所述人名样本。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述随机生成金额样本，包括：

生成位数为N的随机数字，所述N为1至9之中任意一个整数；

每次生成所述金额样本时，以第一概率将所述随机数字直接作为所述金额样本，以第二概率对所述随机数字进行预设处理，将处理后的随机数字作为所述金额样本；所述第一概率和所述第二概率之和为1。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确以第二概率对所述随机数字进行预设处理，包括：将所述随机数字除以100，得到包含两个小数位的随机数字。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像样本获得金融凭证样本，包括：对所述图像样本进行以下至少一种图像增强处理，获得处理后的图像样本：

裁剪、缩放、高斯模糊、亮度调整、对比度调整、色相调整、照度调整、图像扭曲、图像裁剪或视角调整；

将所述处理后的图像样本作为金融凭证样本。

7.一种金融凭证样本的生成装置，其特征在于，所述装置包括：

底板获取模块，用于从底板图像集合中随机获取底板图像样本；

位置确定模块，用于确定所述底板图像样本中的第一位置和第二位置；所述第一位置为所述底板图像样本上待填入人名的位置，所述第二位置为所述底板图像样本上待填入金额的位置；

内容生成模块，用于根据姓氏集合和名字集合随机获取人名样本；以及，随机生成金额样本；

填入模块，用于将所述人名样本填入所述第一位置，并将所述金额样本填入所述第二位置，获得图像样本；

样本获得模块，用于根据所述图像样本获得金融凭证样本。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

位置偏移模块，用于将所述第一位置的坐标和所述第二位置的坐标使用高斯函数进行偏移，获得所述第一位置对应的第一偏移位置和所述第二位置对应的第二偏移位置；

所述填入模块具体用于：将所述人名样本填入所述第一偏移位置，并将所述金额样本填入所述第二偏移位置。

9.一种深度学习模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

将m个实际采集的金融凭证样本和其所对应的金融信息、n个依照权利要求1-6任一项所述的金融凭证样本的生成方法生成的金融凭证样本和其所对应的金融信息组合成一组训练数据；所述m和所述n均为整数；

利用所述训练数据对待训练的深度学习模型进行训练。

10.一种金融凭证的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

将金融凭证的图像输入如权利要求9所述的深度学习模型中，得到所述金融凭证对应的金融信息。