[发明专利]用于生成证件图像的方法、系统、装置和介质

说明书

公开了一种用于生成证件图像的方法，包括：从证件特征因子库获取多个证件特征因子，所述证件特征因子是从多个真实证件图像提取的；将所述多个证件特征因子组合以便生成多个证件模板；用新证件特征因子替换所述多个证件模板中的对应证件特征因子以生成多个证件样本；以及采用机器学习算法来对每个证件样本执行质量风格迁移以生成一个或多个证件图像。本申请还涉及用于生成证件图像的系统、装置和介质。本申请的方案能够生成各种质量风格的大量逼真证件图像。

技术领域

本说明书的一个或多个实施例涉及用于生成证件图像的方法、系统、装置和计算机可读存储介质。

背景技术

在许多应用中，需要大量的身份证件的图像(例如身份证、护照、驾驶证等的照片)。为了使应用能够国际化，可能需要大量的不同国家的身份证件的图像。

现有的用于生成证件图像的方法通常是通过以下方式进行的：选择真实证件图像；用另一用户(真实用户或虚拟用户)的文字(例如姓名、身份号码)和图片(例如用户照片、二维码)来替换原图像中的相应部分。

然而，这样制作的证件图像可能不够逼真，而且彼此在质量和风格上都雷同。

因此，需要能够生成特征更丰富、质量风格更逼真的证件图像的方案。

发明内容

为了克服现有技术的缺陷，本说明书的一个或多个实施例通过采用二分类模型来生成具有逼真布局的证件模板并使用风格迁移来生成各种逼真的质量风格来允许使用大量证件特征因子生成大量各种风格的逼真证件。

本说明书的一个或多个实施例通过以下技术方案来实现其上述目的。

在一个方面中，提供了一种用于生成证件图像的方法，包括：从证件特征因子库获取多个证件特征因子，所述证件特征因子是从多个真实证件图像提取的；将所述多个证件特征因子组合以便生成多个证件模板；用新证件特征因子替换所述多个证件模板中的对应证件特征因子以生成多个证件样本；以及采用机器学习算法来对每个证件样本执行质量风格迁移以生成一个或多个证件图像。

优选地，其中生成所述证件模板包括：使用二分类模型来筛选证件模板以提升所生成的证件模板的布局的真实性。

优选地，其中生成所述证件模板包括：随机组合所述多个证件特征因子以生成候选证件模板；使用所述二分类模型确定所述候选证件模板为真的置信度；将所述置信度与置信度阈值进行比较；以及选择所述置信度大于所述置信度阈值的候选证件模板作为所生成的证件模板。

优选地，其中所述二分类模型是使用训练样本集来训练的，其中所述训练样本集包括正样本和负样本，所述正样本为真实证件图像，所述负样本为通过证件特征因子的随机布局组成的证件图像。

优选地，其中所述训练样本集中的训练样本的质量风格是随机的。

优选地，其中基于所述证件模板生成多个证件样本包括：用新证件特征因子替换所述证件模板中的对应证件特征因子。

优选地，其中所述机器学习模型为生成对抗网络。

优选地，其中所述证件特征因子库包括多个子库，每个子库包括相同或相似类别的证件特征因子。

在另一方面，提供了一种用于生成证件图像的系统，包括：证件特征因子获取模块，用于从证件特征因子库获取多个证件特征因子，所述证件特征因子是从多个真实证件图像提取的；证件模板生成模块，用于将所述多个证件特征因子组合以便生成多个证件模板；证件样本生成模块，用于用新证件特征因子替换所述多个证件模板中的对应证件特征因子以生成多个证件样本；以及质量风格迁移模块，用于采用机器学习算法来对每个证件样本执行质量风格迁移以生成一个或多个证件图像。

优选地，其中所述证件模板生成模块用于使用二分类模型来筛选证件模板以提升所生成的证件模板的布局的真实性。