[发明专利]图像生成模型的训练方法、图像生成方法及装置

说明书

本公开提供了一种图像生成模型的训练方法，可以应用于金融技术领域及人工智能技术领域。该图像生成模型的训练方法包括：获取训练样本数据集，其中，训练样本数据集包括样本图像，其中，样本图像包括待识别号码；对训练样本数据集中的样本图像进行特征提取，生成N个特征数据，其中，N个特征数据中的每个特征数据分别表征样本图像的一种特征；以及利用N个特征数据以及样本图像训练待训练的图像生成模型，得到训练完成的图像生成模型，其中，一个特征数据输入对应的一个生成器。本公开还提供了一种图像生成方法、图像生成模型的训练装置、图像生成装置、设备、存储介质和程序产品。

技术领域

本公开涉及金融领域及人工智能技术领域，更具体地涉及一种图像生成模型的训练方法、图像生成方法、装置、设备、介质和程序产品。

背景技术

随着人工智能的发展，智能化服务逐渐替代了一些重复性、机械化的人工操作。作为人工智能的重要组成部分，图文识别在这次变革中起着举足轻重的作用，而银行卡识别就是图文识别的重要一环。随着越来越多的电商兴起，移动支付、电商支付等都免不了要绑定银行卡，而银行卡号的识别技术，能够快速地识别银行卡信息，节约了用户时间，提升了用户体验，大大提高了银行办事效率。

然而训练越更高效的图文识别算法需要大量的、完备性的训练数据，实验已表明，神经网络的性能与训练数据的数量与完备性呈正相关。为了提升OCR识别算法，需要大量的银行卡图像作为训练集。

在实现本公开构思的过程中，发明人发现相关技术中的银行卡图像生成方法生成的银行卡图像较为模糊，无法作为图文识别算法的训练集。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供了一种图像生成模型的训练方法、图像生成方法、图像生成模型的训练装置、图像生成装置、设备、存储介质和程序产品。

根据本公开的第一个方面，提供了一种图像生成模型的训练方法，其中，待训练的图像生成模型包括N个生成器和一个判别器，上述N为大于1的整数；方法包括：

获取训练样本数据集，其中，上述训练样本数据集包括样本图像，其中，上述样本图像包括待识别号码；

对上述训练样本数据集中的上述样本图像进行特征提取，生成N个特征数据，其中，上述N个特征数据中的每个上述特征数据分别表征上述样本图像的一种特征；以及

利用上述N个特征数据以及上述样本图像训练待训练的图像生成模型，得到训练完成的图像生成模型，其中，一个上述特征数据输入对应的一个上述生成器。

根据本公开的实施例，上述对上述训练样本数据集中的上述样本图像进行特征提取，生成N个特征数据包括：

对上述样本图像进行小波变换，得到第一特征数据；

对上述样本图像进行局部二值处理，得到第二特征数据；

对上述样本图像进行尺度不变特征变换，得到第三特征数据。

根据本公开的实施例，上述待训练的图像生成模型包括第一生成器、第二生成器和第三生成器；

上述利用上述特征数据以及上述样本图像训练待训练的图像生成模型，得到训练完成的图像生成模型包括：

将上述第一特征数据输入上述第一生成器，输出第一特征图像；

将上述第二特征数据输入上述第二生成器，输出第二特征图像；

将上述第三特征数据输入上述第三生成器，输出第三特征图像；

根据上述第一特征图像、上述第二特征图像和上述第三特征图像，生成特征图像；

将上述特征图像和上述样本图像输入上述判别器，输出评判值；