申请/专利权人：乌鲁木齐市公安局刑事侦查支队;中国科学院自动化研究所

申请日：2023-11-16

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117765561A

主分类号：G06V30/416

分类号：G06V30/416;G06V30/19;G06V10/74;G06V10/82

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本发明提供一种基于深度学习的印章图像真伪鉴别方法及装置，所述方法包括：获取待鉴别印章图像和对应的参照图像，参照图像为真印章图像；将待鉴别印章图像和参照图像进行图像配准对齐；通过基于Siamese的特征提取神经网络，对图像配准对齐后的待鉴别印章图像和参照图像进行特征提取，得到待鉴别印章图像的深度学习特征和参照图像的深度学习特征，基于Siamese的特征提取神经网络包括至少两个通过SE‑Block结构在中间层相互连接的特征提取子网络，特征提取子网络的网络结构为DenseNet结构；基于待鉴别印章图像的深度学习特征和所述参照图像的深度学习特征，进行相似性度量后鉴别所述待鉴别印章图像的真伪。

主权项：1.一种基于深度学习的印章图像真伪鉴别方法，其特征在于，包括：获取待鉴别印章图像和所述待鉴别印章图像对应的参照图像，所述参照图像为真印章图像；将所述待鉴别印章图像和所述参照图像进行图像配准对齐；通过基于孪生神经网络Siamese的特征提取神经网络，对图像配准对齐后的待鉴别印章图像和参照图像进行特征提取，得到所述待鉴别印章图像的深度学习特征和所述参照图像的深度学习特征，其中，所述基于Siamese的特征提取神经网络包括至少两个通过SE-Block结构在中间层相互连接的特征提取子网络，所述特征提取子网络的网络结构为DenseNet结构；基于所述待鉴别印章图像的深度学习特征和所述参照图像的深度学习特征，进行相似性度量，得到所述待鉴别印章图像和所述参照图像之间的相似度；基于所述相似度，鉴别所述待鉴别印章图像的真伪。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 乌鲁木齐市公安局刑事侦查支队;中国科学院自动化研究所 基于深度学习的印章图像真伪鉴别方法及装置

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD