【技术实现步骤摘要】
用于确定官方文件的真实性的方法和系统
本文一般性地而非唯一地涉及用于确定官方文件(officialdocument)的真实性的方法、系统和设备。
技术介绍
“了解你的客户(KnowYourCustomer，KYC)”是企业在与其客户(customer/client)开展业务之前或期间为了验证其客户的真实性、身份、风险等而进行的尽职调查的一种形式。“电子化了解你的客户(eKYC)”或“数字化KYC”是企业通常通过使用计算机执行的无纸化处理，有时可能由客户启动。在eKYC处理中，典型的步骤包括扫描身份证和检测活脸。在扫描身份证的过程中，通常需要检查身份证的真实性。一种伪造身份证检测方法涉及使用相似度分数来检测安全特征(例如特征点(landmark)或全息图)，以验证身份证的真实性。尽管此方法对于某些类型的身份证(例如将安全特征集中在一起的身份证)效果很好，但是已经注意到，其他类型的身份证的设计可能具有在数量、大小、分布方面有很大差异的安全特征。因此，需要提供用于确定官方文件的真实性的替代或改进的方法和设备。
【技术保护点】
1.一种确定官方文件的真实性的方法，所述方法包括：/n从所述官方文件的图像提取所述官方文件的多个安全特征的图像数据；/n将经训练的神经网络应用于所述提取的图像数据，以确定所述官方文件的图像上的每个所述安全特征的清晰度；以及/n基于所述多个安全特征的清晰度分类确定所述官方文件是否真实，/n其中，训练所述神经网络，包括：/n训练多标签分类模型以对多个感兴趣区域进行分类，其中，所述多个感兴趣区域空间分布在带标签训练用图像上，并且每个标签对应于所述多个感兴趣区域中相应的一个感兴趣区域；/n将空间关注模块应用于所述神经网络的至少一层，以学习每个所述感兴趣区域的位置和至少一个属性；以及...
【技术特征摘要】
20200221 SG 10202001559W1.一种确定官方文件的真实性的方法，所述方法包括：
从所述官方文件的图像提取所述官方文件的多个安全特征的图像数据；
将经训练的神经网络应用于所述提取的图像数据，以确定所述官方文件的图像上的每个所述安全特征的清晰度；以及
基于所述多个安全特征的清晰度分类确定所述官方文件是否真实，
其中，训练所述神经网络，包括：
训练多标签分类模型以对多个感兴趣区域进行分类，其中，所述多个感兴趣区域空间分布在带标签训练用图像上，并且每个标签对应于所述多个感兴趣区域中相应的一个感兴趣区域；
将空间关注模块应用于所述神经网络的至少一层，以学习每个所述感兴趣区域的位置和至少一个属性；以及
基于在多个带标签训练用图像上优化所述多标签分类模型的损失，来优化所述神经网络的参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，
所述带标签训练用图像包括官方文件的带标签图像，并且
所述多个感兴趣区域包括包含所述官方文件上的所述安全特征的区域。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述至少一个属性包括所述官方文件的带标签图像上的所述安全特征的清晰度。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述神经网络的至少一层包括最后的全连接层。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，
所述官方文件包括身份证，并且
如果所述官方文件的图像上的每个所述安全特征被分类为清晰的，则所述身份证被确定为真实的。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，提取所述官方文件的多个安全特征的图像数据，包括：
从所述官方文件的单个图像提取与所述官方文件相对应的图像区域；以及
裁剪所述提取的图像区域以保留包含所述多个安全特征的多个区域。
7.一种用于确定官方文件的真实性的系统，包括：
处理器；以及
与所述处理器耦接且其上存储有指令的计算机可读存储器，所述指令能由所述处理器执行以：
从所述官方文件的图像提取所述官方文件的多个安全特征的图像数据；
将经训练的神经网络应用于所述提取的图像数据，以确定所述官方文件的图像上的每个所述安全特征的清晰度；以及
基于所述多个安全特征的清晰度分类确定所述官方文件是否真实，
其中...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐炎，
申请(专利权)人：支付宝实验室新加坡有限公司，
类型：发明
国别省市：新加坡;SG
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