【技术实现步骤摘要】
训练分类器的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
本公开涉及信息处理领域,尤其涉及一种训练分类器的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着网络技术的进步,互联网已经成为服务于各种业务的重要媒介,例如通过互联网处理诸如银行业务等重要业务时,需要获取用户的身份证图像,从而通过身份证图像提取用户的身份信息以用于身份证验证,从而开展重要业务。在上述验证过程中,现有技术往往通过识别设备和/或识别程序从用户上传的身份证图像中提取身份证图像区域,然后在身份证图像区域中根据预设位置提取用户的身份信息,例如姓名、生日、身份证有效期等。但是在上述过程中,发现部分用户上传的身份证图像存在许多问题,例如部分用户上传的身份证图像并不是身份证图像,或者由于光线或遮挡等原因、属于不清晰的身份证图像,或者是身份证的复印件图像等,识别设备和/或识别程序将从这些存在问题的身份证图像中可能无法提取身份信息,或者提取错误的身份信息,举例而言,当用户上传了其他证件的图像而非身份证图像时,识别设备和/或识别程序提取出该其他证件的图像区域,但是在身份证有效期的预设位置可能无法提取到身份证 ...
【技术保护点】
1.一种训练分类器的方法,其特征在于,包括:获取身份证图像集合,所述身份证图像集合中的身份证图像与类别信息对应,所述类别信息包括第一类别信息和第二类别信息,所述第一类别信息指示与所述第一类别信息对应的身份证图像的类别包括正常类别,所述第二类别信息指示与所述第一类别信息对应的身份证图像的类别包括异常类别;确定分类器的输出项目,所述输出项目包括第一输出项目和第二输出项目,所述第一输出项目与所述第一类别信息对应,所述第二输出项目与所述第二类别信息对应;根据所述身份证图像集合和卷积神经网络(CNN)训练所述分类器。
【技术特征摘要】
1.一种训练分类器的方法,其特征在于,包括:获取身份证图像集合,所述身份证图像集合中的身份证图像与类别信息对应,所述类别信息包括第一类别信息和第二类别信息,所述第一类别信息指示与所述第一类别信息对应的身份证图像的类别包括正常类别,所述第二类别信息指示与所述第一类别信息对应的身份证图像的类别包括异常类别;确定分类器的输出项目,所述输出项目包括第一输出项目和第二输出项目,所述第一输出项目与所述第一类别信息对应,所述第二输出项目与所述第二类别信息对应;根据所述身份证图像集合和卷积神经网络(CNN)训练所述分类器。2.根据权利要求1所述的训练分类器的方法,其特征在于,所述分类器的输出项目的输出值的和为1。3.根据权利要求1或2所述的训练分类器的方法,其特征在于,所述第二类别信息包括多个子类别信息;所述第二输出项目包括多个子输出项目,所述多个子输出项目与所述多个子类别信息对应。4.根据权利要求3所述的训练分类器的方法,其特征在于,所述多个子类别信息包括如下中的一种或多种:指示虚假身份证图像类别的子类别信息;指示信息不全身份证图像类别的子类别信息;指示复印件身份证图像类别的子类别信息;指示非身份证的证件图像类别的子类别信息。5.根据权利要求1所述的训练分类器的方法,其特征在于,在根据所述身份证图像集合和CNN训练所述分类器之后,还包括:接收输入...
【专利技术属性】
技术研发人员:卢永晨,
申请(专利权)人:北京字节跳动网络技术有限公司,
类型:发明
国别省市:北京,11
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