[发明专利]证件识别方法和系统

权利要求书

1.一种证件识别方法，包括：

使用图像帧提取设备，从视频剪辑提取图像帧序列，所述视频剪辑通过对对象投到指定物体表面的过程进行视频采集得到；

使用音频信号提取设备，从所述视频剪辑提取音频信号流；

使用处理设备，利用经训练的证件识别模型中的卷积神经子网络，输出所述图像帧序列的特征图，利用经训练的证件识别模型中的递归神经子网络，输出所述音频信号流的特征图，所述证件识别模型是利用多个历史视频剪辑来训练的，所述多个历史视频剪辑中的每一个历史视频剪辑通过对证件投到指定物体表面的过程进行视频采集得到；

使用所述处理设备，将所述图像帧序列的特征图和所述音频信号流的特征图连接，基于连接后的特征图得到识别得分；以及

使用所述处理设备，基于所述识别得分与识别阈值之间的比较来识别所述视频剪辑中的对象是否为证件。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述识别得分大于所述识别阈值的情况下，将所述视频剪辑中的所述对象识别为证件。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：

使用所述图像帧提取设备，从所述多个历史视频剪辑的每一个中提取历史图像帧序列；

使用所述音频信号提取设备，从所述多个历史视频剪辑的每一个中提取历史音频信号流；以及

使用所述处理设备，利用所述历史图像帧序列和所述历史音频信号流训练所述证件识别模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，

训练所述证件识别模型包括利用来自所述多个历史视频剪辑中的每一个的历史图像帧序列训练所述卷积神经子网络。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，

训练所述证件识别模型包括利用来自所述多个历史视频剪辑中的每一个的历史音频信号流训练递归神经子网络。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，生成所述识别得分包括：

通过一个或多个神经网络层的群组基于连接后的特征图生成所述识别得分。

7.一种证件识别系统，包括：

图像帧提取设备，配置为从视频剪辑提取图像帧序列，所述视频剪辑通过对对象投到指定物体表面的过程进行视频采集得到；

音频信号提取设备，配置为从所述视频剪辑提取音频信号流；以及

处理设备，配置为：利用经训练的证件识别模型中的卷积神经子网络，输出所述图像帧序列的特征图，利用经训练的证件识别模型中的递归神经子网络，输出所述音频信号流的特征图，所述证件识别模型是利用多个历史视频剪辑来训练的，所述多个历史视频剪辑中的每一个历史视频剪辑通过对证件投到指定物体表面的过程进行视频采集得到；将所述图像帧序列的特征图和所述音频信号流的特征图连接，基于连接后的特征图得到识别得分；以及

基于所述识别得分与识别阈值之间的比较来识别所述视频剪辑中的对象是否为证件。

8.根据权利要求7所述的系统，其中，在所述识别得分大于所述识别阈值的情况下，将所述视频剪辑中的对象识别为证件。

9.根据权利要求7所述的系统，其中，

所述图像帧提取设备还被配置为从所述多个历史视频剪辑的每一个提取历史图像帧序列；

所述音频信号提取设备还被配置为从所述多个历史视频剪辑的每一个提取历史音频信号流；以及

所述处理设备被配置为利用所述历史图像帧序列和所述历史音频信号流训练所述证件识别模型。

10.根据权利要求9所述的系统，其中，

所述处理设备被配置为利用来自所述多个历史视频剪辑中的每一个的所述历史图像帧序列训练所述卷积神经子网络。

11.根据权利要求9或10所述的系统，其中，

所述处理设备被配置为利用来自所述多个历史视频剪辑中的每一个的所述历史音频信号流训练所述递归神经子网络。

12.根据权利要求8所述的系统，其中，所述处理设备被配置为通过一个或多个神经网络层的群组基于连接后的特征图生成所述识别得分。