[发明专利]一种证件图片处理方法及装置、介质、电子设备

权利要求书

1.一种证件图片处理方法，其特征在于，包括： 确定证件图片中的文本框； 对所述文本框的内容进行文字识别，基于所述内容的语义特征以及空间序列信息得到文本串； 对所述文本串进行语义识别，关联所述文本串至所述证件中的条目类别； 所述方法还包括： 根据所述证件图片，获得所述证件图片的证件编号；根据所述证件编号确定证件信息； 若所述证件信息不存在，则判断所述证件图片为伪造证件图片； 若所述证件信息存在，则将所述证件信息的每一条文本串与识别出的所述文本串进行比对； 若比对结果完全一致，则判断所述证件图片为真实证件图片；若比对结果不完全一致，则判断所述证件图片为伪造证件图片。

2.根据权利要求1所述的证件图片处理方法，其特征在于，所述确定证件图片中的文本框包括： 确定所述证件图片中的文字像素以及非文字像素的分割结果； 采用并查集的方式，基于所述分割结果得到连通的文字区域； 以所述文字区域长边的像素距离作为所述文字区域的长度，得到封闭矩形； 基于所述封闭矩形得到所述文本框。

3.根据权利要求2所述的证件图片处理方法，其特征在于，确定所述证件图片中的文字像素以及非文字像素的分割结果包括： 对所述证件图片进行特征提取，得到特征图谱； 基于所述特征图谱进行特征融合； 基于特征融合的结果进行特征预测； 根据预测特征对每一个像素进行文本和非文本的分割，得到所述分割结果。

4.根据权利要求1所述的证件图片处理方法，其特征在于，对所述文本框的内容进行文字识别，得到文本串包括： 输入所述文本框的内容至卷积神经网络，获取所述文本框的内容的图像空间特征以及初步的语义特征； 输入所述图像空间特征以及所述初步的语义特征至递归神经网络，得到输出结果，输出结果包含处理后的语义特征以及空间序列信息；通过分类器对所述递归神经网络的输出结果进行分类处理，得到所述文本串。

5.根据权利要求1所述的证件图片处理方法，其特征在于，对所述文本串进行语义识别，关联所述文本串至所述证件中的条目类别包括： 采用分词模型对所述文本串进行分词； 采用编码器对分词的结果进行编码； 采用多层递归神经网络提取所述编码的语义信息； 采用分类器对所述语义信息进行分类，得到所述条目类别。

6.一种证件图片处理装置，其特征在于，包括： 文本框确定模块，用于确定证件图片中的文本框； 文字识别模块，用于对所述文本框的内容进行文字识别，基于所述内容的语义特征以及空间序列信息得到文本串； 语义识别与关联模块，用于对所述文本串进行语义识别，关联所述文本串至所述证件中的条目类别； 所述装置还用于： 根据所述证件图片，获得所述证件图片的证件编号；根据所述证件编号确定证件信息； 若所述证件信息不存在，则判断所述证件图片为伪造证件图片； 若所述证件信息存在，则将所述证件信息的每一条文本串与识别出的所述文本串进行比对； 若比对结果完全一致，则判断所述证件图片为真实证件图片；若比对结果不完全一致，则判断所述证件图片为伪造证件图片。

7.一种电子设备，其特征在于，包括至少一个存储器和至少一个处理器；所述存储器存储程序，所述处理器调用所述程序，所述程序用于： 确定证件图片中的文本框； 对所述文本框的内容进行文字识别，基于所述内容的语义特征以及空间序列信息得到文本串； 对所述文本串进行语义识别，关联所述文本串至所述证件中的条目类别； 所述程序还用于： 根据所述证件图片，获得所述证件图片的证件编号；根据所述证件编号确定证件信息； 若所述证件信息不存在，则判断所述证件图片为伪造证件图片； 若所述证件信息存在，则将所述证件信息的每一条文本串与识别出的所述文本串进行比对； 若比对结果完全一致，则判断所述证件图片为真实证件图片；若比对结果不完全一致，则判断所述证件图片为伪造证件图片。

8.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述确定证件图片中的文本框包括：确定所述证件图片中的文字像素以及非文字像素的分割结果； 采用并查集的方式，基于所述分割结果得到连通的文字区域； 以所述文字区域长边的像素距离作为所述文字区域的长度，得到封闭矩形； 基于所述封闭矩形得到所述文本框。