[发明专利]票据图像的处理方法、装置和服务器

说明书

本说明书提供了票据图像的处理方法、装置和服务器，应用于人工智能领域。基于该方法，具体实施前，可以基于对抗的思想，通过深度学习构建并训练得到精度较高、效果较好的预设的水印去除模型；其中，该预设的水印去除模型至少包括第一网络层和第二网络网络层，上述第二网络层还连接有图像生成器。具体实施时，先获取包含有目标票据的目标图像；再利用预设的水印去除模型通过处理该目标图像，得到去除水印后的目标图像；再通过对去除水印后的目标图像进行OCR识别，以获取目标票据中的票据信息。从而可以高效、便捷地去除目标图像中水印，进而可以基于去除水印后的目标图像，准确地识别并提取出所需要的票据信息，有效地减少了识别误差。

技术领域

本说明书属于人工智能技术领域，尤其涉及票据图像的处理方法、装置和服务器。

背景技术

在金融业务场景中，业务系统服务器常常需要从客户所提交的包含有票据的票据图像中识别并提取出相关的票据信息，以进行相应的业务处理。

但是，票据中往往还会存在水印，上述水印会对票据信息的识别提取产生干扰，进而导致识别过程容易出现误差，影响所提取到的票据信息的准确度。

针对上述问题，目前尚未提出有效解决方案。

发明内容

本说明书提供了一种票据图像的处理方法、装置和服务器，能够高效、便捷地去除目标图像中水印，进而可以基于去除水印后的目标图像，准确、高效地识别并提取得到所需要的票据信息，有效地减少了识别误差。

本说明书提供了一种票据图像的处理方法，包括：

获取包含有目标票据的目标图像；

利用预设的水印去除模型处理所述目标图像，以得到去除水印后的目标图像；其中，所述预设的水印去除模型至少包括第一网络层和第二网络网络层，所述第二网络层还连接有图像生成器；

对所述去除水印后的目标图像进行OCR识别，以获取目标票据中的票据信息。

在一个实施例中，所述目标票据包括以下至少之一：汇票、本票、支票。

在一个实施例中，所述预设的水印去除模型按照以下方式训练得到：

拍摄包含有样本票据的图像，作为第一样本图像；

根据预设的添加规则，在所述第一样本图像中添加相应的样本水印图案，得到与第一样本图像对应的第二样本图像；

根据预设的构建规则，构建初始的水印去除模型；

组合使用相对应的第一样本图像和第二样本图像，训练所述初始的水印去除模型，以得到符合要求的预设的水印去除模型。

在一个实施例中，根据预设的添加规则，在所述第一样本图像中添加相应的样本水印图案，得到与第一样本图像对应的第二样本图像，包括：

在第一样本图像中，确定出第一随机位置；

在所述第一随机位置处添加样本水印图案，并调整该样本水印图案的透明度，以得到与第一样本图像对应的第二样本图像。

在一个实施例中，根据预设的添加规则，在所述第一样本图像中添加相应的样本水印图案，得到与第一样本图像对应的第二样本图像，包括：

在第一样本图像中，确定出第二随机位置；

在所述第二随机位置处添加样本水印图案，并调整该样本水印图案的对比度，以得到与第一样本图像对应的第二样本图像。

在一个实施例中，根据预设的构建规则，构建初始的水印去除模型，包括：

构建第一网络层、第二网络层和判别器；其中，第二网络层还连接有图像生成器；