[发明专利]一种印章识别方法和装置以及设备

摘要

本发明公开了一种印章识别方法和装置以及设备。其中，所述方法包括：将经图像的腐蚀或膨胀运算后的所有印章数字图像重新两两组合形成同向样本对和反向样本对，输入深度孪生网络进行参数训练，和采用对比损失函数作为该进行参数训练的深度孪生网络的损失函数，和将该进行参数训练的训练样本划分成不同大小的梯度下降，在不同的梯度下降上利用随机梯度下降法训练深度孪生网络，完成对深度孪生网络的训练，以及根据该完成训练的深度孪生网络，对印章进行识别。通过上述方式，能够实现在缺少足够可利用的印章训练样本的情况下，能够将机器学习方式应用于印章识别中，提高了印章识别的识别率。

主权项

1.一种印章识别方法，其特征在于，包括：利用数字扫描设备对企业的预留印鉴卡进行扫描，获得同一企业的不同预留印章数字图像；将所述获得的同一企业的不同预留印章数字图像的样本集进行分类，并进行标定，形成训练样本；利用尺度不变特征转换算法，以基准印章样本为标准，对每个企业的印章进行旋转，平移，移位变换后，形成新的印章，并对所述形成的新的印章进行两两组合形成同向样本对和反向样本对分类；对所述形成的训练样本和所述形成的新的印章进行两两组合形成同向样本对和反向样本对分类进行图像的腐蚀或膨胀运算，以模拟盖章时墨浓淡的情况，并对所述经图像的腐蚀或膨胀运算后的所有印章数字图像重新两两组合形成同向样本对和反向样本对；将所述经图像的腐蚀或膨胀运算后的所有印章数字图像重新两两组合形成同向样本对和反向样本对，输入深度孪生网络进行参数训练；采用对比损失函数作为所述进行参数训练的深度孪生网络的损失函数；将所述进行参数训练的训练样本划分成不同大小的梯度下降，在不同的梯度下降上利用随机梯度下降法训练深度孪生网络，完成对深度孪生网络的训练；根据所述完成训练的深度孪生网络，对印章进行识别。