[发明专利]一种基于深度学习的证件图片识别方法、装置及设备在审
| 申请号： | 201910645535.7 | 申请日： | 2019-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN110472664A | 公开（公告）日： | 2019-11-19 |
| 发明（设计）人： | 陈利军;陈白洁;林孝可;张景兵 | 申请（专利权）人： | 杭州有盾网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F21/36 |
| 代理公司： | 11227 北京集佳知识产权代理有限公司 | 代理人： | 陈丽<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 310000 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的证件图片识别方法，包括：获取待识别证件图片，并将待识别证件图片输入具有集成分类器的神经网络模型中；其中，集成分类器包括主分类器和辅助分类器；利用主分类器和辅助分类器分别对待识别证件图片进行分类处理，得到主分类结果和辅助分类结果；对主分类结果和辅助分类结果进行集成处理，得到图片类别识别结果；本方法不读取待识别证件图片上的信息，对待识别证件图片本身进行分类，得到图片类别识别结果；此外，本发明还提供了一种基于深度学习的证件图片识别装置、设备及计算机可读存储介质，也具有上述有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 证件图片 主分类 集成分类器 分类结果 图片类别 分类器 计算机可读存储介质 神经网络模型 读取 分类处理 集成处理 识别装置 分类 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的证件图片识别方法，其特征在于，包括：/n获取待识别证件图片，并将所述待识别证件图片输入具有集成分类器的神经网络模型中；其中，所述集成分类器包括主分类器和辅助分类器；/n利用所述主分类器和所述辅助分类器分别对所述待识别证件图片进行分类处理，得到主分类结果和辅助分类结果；/n对所述主分类结果和辅助分类结果进行集成处理，得到图片类别识别结果。/n
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