本发明专利技术涉及图像识别技术领域，揭露了一种印章真伪校验方法，该方法包括：将原始印章图像中的特征部分进行切割；对切割出来的特征部分进行识别模型的训练；将用印文件进行印章图像的剪切、去噪处理，提取出用印印章图像，并将所述用印印章图像中的特征部分进行切割；以及利用上述训练的识别模型，对用印印章图像中切割出来的特征部分进行真伪判断，从而识别用印印章图像的真伪。本发明专利技术还提出一种印章真伪校验装置以及一种计算机可读存储介质。本发明专利技术能够准确、快速地对印章的真伪进行检测。
Seal Authenticity Check Method, Device and Computer Readable Storage Media
【技术实现步骤摘要】
印章真伪校验方法、装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及一种基于关键特征点检测比较的印章真伪校验方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
目前现有的印章检测比较的防伪技术，都是基于人工比对盖章文件和原始印章文件的图像，存在很多缺陷和问题。例如，图像对比准确率不高，人工校验总是会存在失误，两张相似度比较高但又不是同一张图像，人类很可能将他们误认为一张图像；如果图像大小有差异，章模文件有残缺就会导致对比失败，由于人类无法对已经破坏的图像进行复原，章模有缺陷是人工无法校验的；印章防伪校验不能比对盖章文件的扫描件，只能比对原件。
技术实现思路
本专利技术提供一种印章真伪校验方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于准确、快速地对印章的真伪进行检测。为实现上述目的，本专利技术提供的一种印章真伪校验方法，包括：对原始印章图像中的特征部分进行切割；对切割出来的特征部分进行识别模型的训练；对用印文件进行剪切、去噪处理，从处理后的用印文件中提取出用印印章图像，并对所述用印印章图像中的特征部分进行切割；及利用上述训练的识别模型，对用印印章图像中切割出来的特征部分进行真伪判断，从而识别用印印章图像的真伪。可选地，所述特征部分包括印章图像中的文字、数字、图形。可选地，所述印章真伪校验方法采用基于边缘检测的图像分割算法对所述特征部分进行切割，其中，所述边缘检测算法包括拉普拉斯算子、索贝尔算子。可选地，所述识别模型为AlexNet神经网络模型，以及所述对切割出来的特征部分进行识别模型的训练包括：将所述从原始印章图像中切割出来的特征部分的图像剪裁成预设大小作为样本数据；将所述样本数据分为训练集及测试集，其中，训练集及测试集的数据量比例为4:1；将所述训练集输入至所述AlexNet卷积神经网络模型；在caffe框架下，采用反向传播算法及梯度下降法训练所述AlexNet卷积神经网络模型，并将学习率设置为0.01，损失函数为均方误差函数，网络的最后一层的全连接层节点改为2个。可选地，所述利用上述训练的识别模型，对用印印章图像中切割出来的特征部分进行真伪判断，从而识别用印印章图像的真伪包括：将切割出来的用印印章图像中的特征部分输入到所述训练的识别模型中，计算用印印章图像与原始印章图像之间特征部分的欧氏距离：其中，x为得到的用印印章图像中的特征，y为训练好的原始印章图像中的特征，如果Jaccard系数大于0.8，则识别模型的输出为1，表示用印印章图像与原始印章图像一致，如果Jaccard系数小于0.8，则识别模型的输出为0，表示用印印章图像与原始印章图像不一致，即得到的用印印章图像是伪产品。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种印章真伪校验装置，该装置包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的印章真伪校验程序，所述印章真伪校验程序被所述处理器执行时实现如下步骤：对原始印章图像中的特征部分进行切割；对切割出来的特征部分进行识别模型的训练；对用印文件进行剪切、去噪处理，从处理后的用印文件中提取出用印印章图像，并对所述用印印章图像中的特征部分进行切割；及利用上述训练的识别模型，对用印印章图像中切割出来的特征部分进行真伪判断，从而识别用印印章图像的真伪。可选地，所述特征部分包括印章图像中的文字、数字、图形。可选地，所述识别模型为AlexNet神经网络模型，以及所述对切割出来的特征部分进行识别模型的训练包括：将所述从原始印章图像中切割出来的特征部分的图像剪裁成预设大小作为样本数据；将所述样本数据分为训练集及测试集，其中，训练集及测试集的数据量比例为4:1；将所述训练集输入至所述AlexNet卷积神经网络模型；在caffe框架下，采用反向传播算法及梯度下降法训练所述AlexNet卷积神经网络模型，并将学习率设置为0.01，损失函数为均方误差函数，网络的最后一层的全连接层节点改为2个。可选地，所述利用上述训练的识别模型，对用印印章图像中切割出来的特征部分进行真伪判断，从而识别用印印章图像的真伪包括：将切割出来的用印印章图像中的特征部分输入到所述训练的识别模型中，计算用印印章图像与原始印章图像之间特征部分的欧氏距离：其中，x为得到的用印印章图像中的特征，y为训练好的原始印章图像中的特征，如果Jaccard系数大于0.8，则识别模型的输出为1，表示用印印章图像与原始印章图像一致，如果Jaccard系数小于0.8，则识别模型的输出为0，表示用印印章图像与原始印章图像不一致，即得到的用印印章图像是伪产品。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有印章真伪校验程序，所述印章真伪校验程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的印章真伪校验方法的步骤。本专利技术提出的印章真伪校验方法、装置及计算机可读存储介质对原始印章图像中的特征部分进行切割；对切割出来的特征部分进行识别模型的训练；对用印文件进行剪切、去噪处理，从处理后的用印文件中提取出用印印章图像，并对所述用印印章图像中的特征部分进行切割；及利用上述训练的识别模型，对用印印章图像中切割出来的特征部分进行真伪判断，从而识别用印印章图像的真伪。。本专利技术可以准确、快速地对印章的真伪进行检测。附图说明图1为本专利技术一实施例提供的印章真伪校验方法的流程示意图；图2为本专利技术一实施例提供的印章真伪校验装置的内部结构示意图；图3为本专利技术一实施例提供的印章真伪校验装置中印章真伪校验程序的模块示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术提供一种印章真伪校验方法。参照图1所示，为本专利技术一实施例提供的印章真伪校验方法的流程示意图。该方法可以由一个装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。在本实施例中，印章真伪校验方法包括：S10、对原始印章图像中的特征部分进行切割。本专利技术较佳实施例中，所述特征部分包括印章图像中的文字、数字、图形等。本专利技术采用基于边缘检测的图像分割算法对原始印章图像中的文字，数字，图形等特征部分进行分割。本专利技术较佳实施例中，所述边缘检测算法包括拉普拉斯(Laplace)算子、索贝尔(Sobel)算子等。S11、对切割出来的特征部分进行识别模型的训练。本案采用卷积神经网络的深度学习的方法将从原始印章图像中切割出来的特征部分进行识别模型的训练。本专利技术较佳实施例所述的识别模型为AlexNet卷积神经网络模型。所述AlexNet卷积神经网络模型是一种分类学习模型，其网络结构包括有5个卷积层和3个全连接层。其中，第一层卷积层的核大小为11*11，步长为4，激活函数为修正线性函数然后进行池化，第二个卷积层核大小为5*5，激活函数为修正线性函数再池化，第三、四、五卷积层的核大小都为3*3，第六、七层全连接层节点个数为4096，第八层节点个数为1000。本专利技术将所述从原始印章图像中切割出来的特征部分的图像剪裁成预设大小，如224*224(因为AlexNet神经网络模型对输入图像的大小要求是224*224)，作为样本数据；再将所述样本数据分为训练集及测试集。其中，训练集及测试集的数据量比例为4:1；将所述训练集作为输入数据输入至本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种印章真伪校验方法，其特征在于，所述方法包括：对原始印章图像中的特征部分进行切割；对切割出来的特征部分进行识别模型的训练；对用印文件进行剪切、去噪处理，从处理后的用印文件中提取出用印印章图像，并对所述用印印章图像中的特征部分进行切割；及利用上述训练的识别模型，对用印印章图像中切割出来的特征部分进行真伪判断，从而识别用印印章图像的真伪。
【技术特征摘要】
1.一种印章真伪校验方法，其特征在于，所述方法包括：对原始印章图像中的特征部分进行切割；对切割出来的特征部分进行识别模型的训练；对用印文件进行剪切、去噪处理，从处理后的用印文件中提取出用印印章图像，并对所述用印印章图像中的特征部分进行切割；及利用上述训练的识别模型，对用印印章图像中切割出来的特征部分进行真伪判断，从而识别用印印章图像的真伪。2.如权利要求1所述的印章真伪校验方法，其特征在于，所述特征部分包括印章图像中的文字、数字、图形。3.如权利要求1或2所述的印章真伪校验方法，其特征在于，该方法采用基于边缘检测的图像分割算法对所述特征部分进行切割，其中，所述边缘检测算法包括拉普拉斯算子、索贝尔算子。4.如权利要求1所述的印章真伪校验方法，其特征在于，所述识别模型为AlexNet神经网络模型，以及所述对切割出来的特征部分进行识别模型的训练包括：将所述从原始印章图像中切割出来的特征部分的图像剪裁成预设大小作为样本数据；将所述样本数据分为训练集及测试集，其中，训练集及测试集的数据量比例为4:1；将所述训练集输入至所述AlexNet卷积神经网络模型；在caffe框架下，采用反向传播算法及梯度下降法训练所述AlexNet卷积神经网络模型，并将学习率设置为0.01，损失函数为均方误差函数，网络的最后一层的全连接层节点改为2个。5.如权利要求4所述的印章真伪校验方法，其特征在于，所述利用上述训练的识别模型，对用印印章图像中切割出来的特征部分进行真伪判断，从而识别用印印章图像的真伪包括：将切割出来的用印印章图像中的特征部分输入到所述训练的识别模型中，计算用印印章图像与原始印章图像之间特征部分的欧氏距离：其中，x为得到的用印印章图像中的特征，y为训练好的原始印章图像中的特征，如果Jaccard系数大于0.8，则识别模型的输出为1，表示用印印章图像与原始印章图像一致，如果Jaccard系数小于0.8，则识别模型的输出为0，表示用印印章图像与原始印章图像不一致，即得到的用印印章图像是伪产品。6.一种印章真伪校验装置，其特征在于，所述装置包括存储器和处理器，所述存储器...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟君，江琳，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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