翻拍图像的识别方法、翻拍识别模型的训练方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种翻拍图像的识别方法、翻拍识别模型的训练方法及装置。所述翻拍图像的识别方法包括：从待识别图像的目标对象区域中获取目标图像块，以及对待识别图像进行图像变换处理得到图像特征增强的第一变换图像；将待识别图像、目标图像块以及第一变换图像输入目标翻拍识别模型，以确定待识别图像是否为目标对象的翻拍图像；目标翻拍识别模型包括特征提取模块、融合模块以及分类模块；特征提取模块用于对待识别图像、目标图像块以及第一变换图像分别进行特征提取，得到多种图像特征；融合模块用于对多种图像特征进行融合得到融合图像特征；分类模块用于基于融合图像特征对待识别图像进行翻拍识别，确定待识别图像是否为翻拍图像。拍图像。拍图像。

【技术实现步骤摘要】
翻拍图像的识别方法、翻拍识别模型的训练方法及装置


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种翻拍图像的识别方法、翻拍识别模型的训练方法及装置。

技术介绍

[0002]图像翻拍是利用具有拍摄功能的设备对真实图像进行二次拍摄。近年来，随着移动互联网与人工智能技术的发展，不法分子利用网上虚假的证件、合同、营业执照、他人的人脸图像等为自身谋取不正当的利益。这些虚假的图片有很大一部分通过图像翻拍得到。因此，准确识别翻拍图像尤为重要。
[0003]相关技术中，通常是将待识别图像进行区域划分得到多个区域块，然后将这些区域块按照一定的规则进行拼接得到重构图像，进一步将待识别图像和重构图像一起输入到神经网络中进行分类识别，以确定待图像是否为翻拍图像。但是，这种方式使得神经网络只专注于细粒度的图像特征而忽略其他图像特征对翻拍识别结果的影响，进而导致翻拍识别结果不准确。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的提供一种翻拍图像的识别方法、翻拍识别模型的训练方法及装置，用于解决相关技术中的翻拍图像识别方法存在的识别准确率较低的问题本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种翻拍图像的识别方法，其特征在于，包括：从待识别图像的目标对象区域中获取目标图像块，所述目标对象区域为所述待识别图像中包含目标对象的图像区域；对所述待识别图像进行图像变换处理，得到图像特征增强的第一变换图像；将所述待识别图像、所述目标图像块以及所述第一变换图像输入目标翻拍识别模型，以确定所述待识别图像是否为所述目标对象的翻拍图像；其中，所述目标翻拍识别模型包括特征提取模块、融合模块以及分类模块；所述特征提取模块用于对所述待识别图像、所述目标图像块以及所述第一变换图像分别进行特征提取，得到多种图像特征；所述融合模块用于对所述多种图像特征进行融合，得到融合图像特征；所述分类模块用于基于所述融合图像特征对所述待识别图像进行翻拍识别，确定所述待识别图像是否为所述目标对象的翻拍图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合模块包括级联层、自适应层以及融合层；所述级联层用于对所述多种图像特征进行级联，得到级联图像特征；所述自适应层用于基于所述级联图像特征中的行向量的分布特征，确定所述级联图像特征中的行向量对应的自适应权重系数，其中，所述自适应权重系数用于表示对应的行向量与所述待识别图像的翻拍识别结果的相关程度；所述融合层用于基于所述级联图像特征中的行向量对应的自适应权重系数，对所述级联图像特征中的行向量进行加权求和，得到所述融合图像特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述自适应层具体用于：基于所述级联图像特征中每个行向量的模长，从所述级联图像特征中选取满足预设筛选条件的多个目标行向量，并确定所述多个目标行向量的分布特征；基于所述多个目标行向量的分布特征，确定所述多个目标行向量分别对应的自适应权重系数；所述融合层用于基于所述多个目标行向量分别对应的自适应权重系数，对所述多个目标行向量进行加权求和，得到所述融合图像特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一变换图像的数量为多个；所述对所述待识别图像进行图像变换处理，得到图像特征增强的第一变换图像，包括：基于多种预设图像变换策略，对所述待识别图像进行图像变换处理，得到多个第一变换图像，每个第一变换图像对应一种预设图像变换策略。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多种图像特征包括全局图像特征、局部图像特征以及所述多个第一变换图像分别对应的解耦图像特征，所述特征提取模块具体用于：对所述待识别图像进行特征提取，得到所述全局图像特征；对所述目标图像块进行特征提取，得到所述局部图像特征；对所述多个第一变换图像分别进行特征提取，得到所述多个第一变换图像分别对应的解耦图像特征。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象的类型为证件；所述待识别图像通过如下方式获取得到：
获取包含所述目标对象的原始图像；将所述原始图像输入角点识别模型，得到所述目标对象的目标角点信息，所述目标角点信息包括所述原始图像中所述目标对象的角点的位置，其中，所述角点识别模型为基于多个样本证件图像以及每个样本证件图像对应的角点标签进行训练得到，所述样本证件图像为包含样本证件的图像，所述角点标签用于表示对应的样本证件图像中样本证件的角点的位置；基于所述目标角点信息和所述原始图像对应的参考角点信息，对所述原始图像进行对齐处理，得到所述待识别图像。7.一种翻拍识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取包含样本对象的样本图像以及所述样本图像对应的图像标签，所述图像标签用于表示所述样本图像是否为所述样本对象的翻拍图像；从所述样本图像的样本对象区域中获取样本图像块，所述样...

【专利技术属性】
技术研发人员：马康哲，蒋宁，夏粉，杨杰之，
申请(专利权)人：马上消费金融股份有限公司，
类型：发明
国别省市：