[发明专利]一种公章正负样本生成方法、公章验真方法及终端

说明书

本发明提供了一种公章正负样本生成方法、公章验真方法及终端，其中，公章正负样本生成方法包括获取盖有公章的正样本文件并对其公章图案分别进行样本提取和公章图案分割，得到公章正样本和第一伪公章图案；绘制公章图案，得到第二伪公章图案；在正样本文件的无公章区域分别贴上第一伪公章图案和/或第二伪公章图案并进行对应的样本提取，得到公章负样本。其中，公章验真方法利用上述的公章正样本和公章负样本训练卷积神经网络模型并得到公章真假分类器，之后采用公章真假分类器验证待测文件上的公章真伪。本发明解决了训练卷积神经网络模型依赖的公章正负样本不足而无法达到好的验真效果的问题，实现了精确、快速的公章验真效果。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，特别涉及一种公章正负样本生成方法、公章验真方法及终端。

背景技术

公章，是一个单位、企业、事业、团体和学校的法定代表标志。私刻公章是指个人或者其他组织私自篆刻其他企业公章的行为。

而针对此类情况，现有的公章验证方法主要通过银行按照验证主体来划分，主要有自证和他证两类：自证即本人主动承认；他证则是借助权威第三方来证明。目前我国主要的有效他证方式为有资质的鉴定机构，能够从技术上检验公章的真假，是一种有效的、且被我国司法体系承认的他证方式，但申请鉴定耗时较长，费用较高，且多数用于发生争议时，在普通商事活动中无法普及。对于普通企业的财务人员，每日要审核的文件数量数不胜数，难以通过人工对公章的真假逐一认真判别，难免造成审核上的疏漏。

而随着深度学习的普及，用深度学习方法代替人工的例子越来越普及，如人脸识别、车牌识别、物品检测等，因此利用深度学习方法进行公章验真能够极大的节省人工的耗时，但深度学习是极其依赖数据的领域，想要达到好的效果，必须保证充足的数据，然而在公章验真方面，由于数据的敏感性，难以获取相关数量的样本，因此目前采用深度学习代替人工进行公章验真的方式，无法有效达到精确、快速的验真效果。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种公章正负样本生成方法、公章验真方法及终端，实现精确、快速的公章验真效果。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种公章正负样本生成方法，包括步骤：

S10、获取盖有公章的正样本文件，对所述正样本文件中的公章图案分别进行样本提取和公章图案分割，得到公章正样本和第一伪公章图案，所述样本提取为按照预设形状分割出包括公章图案的图形区域；

S20、使用图形库绘制公章图案，得到第二伪公章图案；

S30、在所述正样本文件的无公章区域分别贴上所述第一伪公章图案和/或所述第二伪公章图案并进行对应的样本提取，得到公章负样本。

为了解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案为：

一种公章正负样本生成终端，包括第一存储器、第一处理器以及存储在所述第一存储器上并可在所述第一处理器上运行的第一计算机程序，所述第一处理器在执行所述第一计算机程序时实现如上述技术方案的一种公章正负样本生成方法中的步骤。

为了解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案为：

一种公章验真方法，采用上述技术方案中一种公章正负样本生成方法得到的公章正样本和公章负样本，包括步骤：

S40、将所述公章正样本和所述公章负样本转换为训练所述卷积神经网络模型所需要的格式；

S50、基于所述卷积神经网络模型对转换格式后的所述公章正负样本进行训练，得到公章真假分类器；

S60、采用所述公章真假分类器验证待测文件上的公章真伪。

为了解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案为：