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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳神盾衛(wèi)民警用設備有限公司;江西科泰華軟件有限公司申請的專利一種用于證件圖像的檢測識別方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN114419684B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202011072848.7，技術領域涉及：G06V40/16；該發(fā)明授權一種用于證件圖像的檢測識別方法是由袁非牛;朱曉熔;李彬;蔣秀峰設計研發(fā)完成，并于2020-10-09向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種用于證件圖像的檢測識別方法在說明書摘要公布了：本說明書提供一種用于證件圖像的檢測識別方法，涉及圖像處理技術領域，通過獲取需要進行檢測識別的訓練圖像，將所述的訓練圖像劃分為訓練樣本集和測試樣本集；再構建對待檢測證件圖像進行檢測識別的深度神經(jīng)網(wǎng)絡結構；將獲取的訓練樣本集輸入到構建的深度神經(jīng)網(wǎng)絡結構中的數(shù)據(jù)輸入層進行深度神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，獲取檢測識別模型；最后將獲取的測試樣本集輸入到檢測識別模型中，實現(xiàn)對包含68個人臉特征點、3個人臉姿態(tài)角和1個眼鏡佩戴狀態(tài)的待檢測證件圖像的檢測識別。本發(fā)明方法實現(xiàn)了混合估計，速度快，精度高，同時對用戶的人臉特征點、人臉姿態(tài)角和眼鏡佩戴情況進行識別，能夠?qū)τ脩暨M行提醒，從而在用戶拍照時獲得符合要求的證件照片。

本發(fā)明授權一種用于證件圖像的檢測識別方法在權利要求書中公布了：1.一種用于證件圖像的檢測識別方法，其特征在于，包括： 步驟1、獲取需要進行檢測識別的訓練圖像，將所述的訓練圖像劃分為訓練樣本集和測試樣本集；所述的訓練圖像為已標注人臉特征點、人臉姿態(tài)角和眼鏡佩戴狀態(tài)的證件圖像； 步驟2、構建對待檢測證件圖像進行檢測識別的深度神經(jīng)網(wǎng)絡結構； 所述的深度神經(jīng)網(wǎng)絡結構包括數(shù)據(jù)輸入層、第一次殘差下采樣層、第二次殘差下采樣層、第三次殘差下采樣層、第四次殘差下采樣和全局池化層、第五次殘差下采樣和全局池化層、第六次殘差下采樣和全局池化層、全連接層和輸出層，將輸出層與混合損失函數(shù)相連接； 步驟3、將步驟1中獲取的訓練樣本集輸入到步驟2構建的深度神經(jīng)網(wǎng)絡結構中的數(shù)據(jù)輸入層進行深度神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，獲取檢測識別模型； 訓練時的損失函數(shù)采用步驟2中的混合損失函數(shù)，將混合損失函數(shù)的輸出反饋給網(wǎng)絡，對網(wǎng)絡進行循環(huán)迭代訓練使得混合損失函數(shù)最小； 所述獲取的檢測識別模型，包括： 步驟3.1、對輸入到深度神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本集依次進行三次殘差下采樣處理，獲取第一特征圖； 步驟3.2、將經(jīng)過步驟3.1處理后獲取的第一特征圖分為2路，第1路繼續(xù)進行殘差下采樣處理，獲取第二特征圖；第2路進行全局池化處理，獲取第三特征圖； 步驟3.3、將經(jīng)過步驟3.2處理后獲取的第二特征圖分為2路，第1路繼續(xù)進行殘差下采樣處理，獲取第四特征圖；第2路進行全局池化處理，獲取第五特征圖； 步驟3.4、將經(jīng)過步驟3.3處理后獲取的第四特征圖分為2路，第1路繼續(xù)進行殘差下采樣處理，獲取第六特征圖；第2路進行全局池化處理，獲取第七特征圖； 步驟3.5、將三次全局池化處理所獲取的第三特征圖、第五特征圖和第七特征圖中的池化特征進行復制連接，以全連接的方式獲取多尺度的輸出特征向量； 步驟4、將步驟1中獲取的測試樣本集輸入到檢測識別模型中，實現(xiàn)對包含68個人臉特征點、3個人臉姿態(tài)角和1個眼鏡佩戴狀態(tài)的待檢測證件圖像的檢測識別。

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