电子证照识别方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及一种电子证照识别方法及装置，电子证照识别方法包括获取电子证照识别模型训练数据集，采用描述语言对电子证照识别模型进行描述得到描述模型，将电子证照识别模型训练数据集输入描述模型得到输出向量，对输出向量进行度量，根据度量结果提取电子证照识别模型训练数据集中有效数据并进行标注，使用标注后的有效数据训练电子证照识别模型，使用训练好的电子证照识别模型进行电子证照识别。本申请可以减少人工数据标注的成本，提升模型识别性能，有效地提高电子证照识别可靠性。

【技术实现步骤摘要】
电子证照识别方法及装置
本申请属于电子证照识别
，具体涉及一种电子证照识别方法及装置。
技术介绍
电子证照的出现极大的方便了人们的生活。与此同时，电子证照的识别技术伴随神经网络技术的发展同样取得了巨大的突破。采用神经网络技术的电子证照识别检测已经广泛地部署在众多软件系统中。但由于基于神经网络技术的电子证照识别模型训练数据庞大，且存在错误数据，会导致电子证照检测在某些输入下会表现出错误的行为，在某些情境下会产生严重后果。对于一个利用神经网络技术的电子证照识别检测系统，数据集标签的获取通常比获取数据集本身要困难的多，且数据集标签的获取需要花费大量的人力物力进行标签标注工作，不仅增加了整个项目的开发成本，同时也拖慢了项目的开发效率，并且对电子证照识别检测系统的可靠性质量保障工作产生负面作用。
技术实现思路
为至少在一定程度上克服基于神经网络技术的电子证照识别检测系统的数据集标签的获取需要花费大量的人力物力进行标签标注工作，不仅增加了整个项目的开发成本，同时也拖慢了项目的开发效率，并且对电子证照识别检测系统的可靠性质量保障工作本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电子证照识别方法，其特征在于，包括：/n获取电子证照识别模型训练数据集；/n采用描述语言对电子证照识别模型进行描述得到描述模型；/n将电子证照识别模型训练数据集输入所述描述模型得到输出向量；/n对输出向量进行度量；/n根据度量结果提取电子证照识别模型训练数据集中有效数据并进行标注；/n使用标注后的有效数据训练电子证照识别模型；/n使用训练好的电子证照识别模型进行电子证照识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种电子证照识别方法，其特征在于，包括：
获取电子证照识别模型训练数据集；
采用描述语言对电子证照识别模型进行描述得到描述模型；
将电子证照识别模型训练数据集输入所述描述模型得到输出向量；
对输出向量进行度量；
根据度量结果提取电子证照识别模型训练数据集中有效数据并进行标注；
使用标注后的有效数据训练电子证照识别模型；
使用训练好的电子证照识别模型进行电子证照识别。


2.根据权利要求1所述的电子证照识别方法，其特征在于，所述对输出向量进行度量，包括：
使用信息熵对输出向量进行特征选择；
使用基尼不纯度对输出向量中选择的特征进行计算得到错分概率；
使用快速排序算法对所述错分概率进行排序，得到输出向量度量结果。


3.根据权利要求2所述的电子证照识别方法，其特征在于，所述根据度量结果提取电子证照识别模型训练数据集中有效数据，包括：
将错分概率大的数据排序在前；
获取排序在预设范围值内的错分概率对应的错分输出向量；
反溯电子证照识别模型训练数据集中错分输出向量对应的训练数据作为有效数据。


4.根据权利要求1或2所述的电子证照识别方法，其特征在于，还包括：
通过采用echart算法对度量结果进行展示。


5.根据权利要求2所述的电子证照识别方法，其特征在于，还包括：
使用缺陷检测加权平均百分比度量表征...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑志松，林锋，元庚，胡金彪，
申请(专利权)人：江苏数兑科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32