CN106803086A - 辨别证件真实性的方法、装置及系统 - Google Patents

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CN106803086A CN201611256748.3A CN201611256748A CN106803086A CN 106803086 A CN106803086 A CN 106803086A CN 201611256748 A CN201611256748 A CN 201611256748A CN 106803086 A CN106803086 A CN 106803086A
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Abstract

本发明实施例提供了一种辨别证件真实性的方法,包括:获取证件图像;将所述证件图像的光斑与预存的光斑进行比对;以及根据所述比对结果,判断所述证件是否真实。本发明实施例可以基于证件图像的光斑,以确定证件的真实性,这样能够避免攻击者使用非法证件而造成的损失。

Description

辨别证件真实性的方法、装置及系统
技术领域
[0001] 本发明涉及图像识别领域,更具体地涉及一种辨别证件真实性的方法、装置及系 统。
背景技术
[0002] 现实中存在大量的远程验证身份需求,比如网上申请新手机卡、网上开通证券账 户等都需要远程验证身份证。一种常用的验证方法要求用户上传证件图像,经人工或自动 判明真伪后完成身份验证。
[0003] 这一验证过程首先要确保用户所上传的证件图像的有效性,主要是防止攻击者利 用各种工具伪造图像,比如用图片编辑软件合成、盗用他人证件图像、翻拍他人证件图像等 等。因此,亟需一种能够辨别证件真实性的方法。
发明内容
[0004] 考虑到上述问题而提出了本发明。本发明提供了一种辨别证件真实性的方法,能 够确定证件是否为真,从而防止攻击者使用非法证件。
[0005] 根据本发明的第一方面,提供了 一种辨别证件真实性的方法,包括:
[0006] 获取证件图像;
[0007] 将所述证件图像的光斑与预存的光斑进行比对;以及
[0008] 根据所述比对结果,判断所述证件是否真实。
[0009] 示例性地,所述获取证件图像,包括:
[0010] 通过用户端获取所述证件图像,其中所述证件图像为所述用户端实时拍摄的。
[0011] 示例性地,所述获取证件图像,包括:
[0012] 通过用户端获取所述证件图像,其中所述证件图像为所述用户端在开启所述用户 端的光源后拍摄的。
[0013] 示例性地,在所述将所述证件图像的光斑与预存的光斑进行比对之前,还包括:
[0014] 根据所述证件图像,确定所述证件图像中的所述证件的证件类型;
[0015] 根据所述证件类型,获取对应的预存的光斑。
[0016] 示例性地,所述证件类型包括:身份证、驾驶证、护照、社会保障卡、居住证中的一 种。
[0017] 示例性地,所述将所述证件图像的光斑与预存的光斑进行比对,包括:
[0018] 通过神经网络,将所述证件图像的光斑与预存的光斑进行比对。
[0019] 示例性地,所述将所述证件图像的光斑与预存的光斑进行比对,包括:
[0020] 对所述证件图像的光斑进行特征提取;
[0021] 将所述特征提取的结果与所述预存的光斑进行比对。
[0022] 示例性地,所述根据所述比对结果,判断所述证件是否真实,包括:
[0023] 如果所述比对结果大于或等于预设的阈值,则确定所述证件为真,
[0024] 其中,所述比对结果为所述证件图像的光斑与所述预存的光斑之间的吻合度。 [0025] 根据本发明的第二方面,提供了 一种辨别证件真实性的装置,包括:
[0026] 获取模块,用于获取证件图像;
[0027] 比对模块,用于将所述获取模块获取的所述证件图像的光斑与预存的光斑进行比 对;以及
[0028] 判断模块,用于根据所述比对模块的所述比对结果,判断所述证件是否真实。
[0029] 示例性地,所述获取模块,用于:通过用户端获取所述证件图像,其中所述证件图 像为所述用户端实时拍摄的。
[0030] 示例性地,所述获取模块,用于:通过用户端获取所述证件图像,其中所述证件图 像为所述用户端在开启所述用户端的光源后拍摄的。
[0031] 示例性地,还包括确定模块:
[0032] 所述确定模块,用于根据所述证件图像,确定所述证件图像中的所述证件的证件 类型;
[0033] 所述获取模块,还用于根据所述证件类型,获取对应的预存的光斑。
[0034] 示例性地,所述证件类型包括:身份证、驾驶证、护照、社会保障卡、居住证中的一 种。
[0035] 示例性地,所述比对模块,用于:通过神经网络,将所述证件图像的光斑与预存的 光斑进行比对。
[0036] 示例性地,所述比对模块,用于:
[0037] 对所述证件图像的光斑进行特征提取;
[0038] 将所述特征提取的结果与所述预存的光斑进行比对。
[0039] 示例性地,所述判断模块,用于:如果所述比对结果大于或等于预设的阈值,则确 定所述证件为真,
[0040] 其中,所述比对结果为所述证件图像的光斑与所述预存的光斑之间的吻合度。
[0041] 第二方面所述的该装置能够用于实现前述第一方面的辨别证件真实性的方法。
[0042] 根据本发明的第三方面,提供了一种计算机芯片,该计算机芯片包括处理器和存 储器。所述存储器存储有指令代码,所述处理器用于执行所述指令代码,且当所述处理器执 行指令代码时,能够实现前述第一方面所述的辨别证件真实性的方法。
[0043] 根据本发明的第三方面,提供了 一种辨别证件真实性的系统,包括:
[0044] 用户端;以及
[0045] 第二方面或第二方面的任意实现方式的所述的装置,
[0046] 其中,所述用户端用于将证件图像发送至所述装置。
[0047] 本发明实施例可以基于证件图像的光斑,以确定证件的真实性,这样能够避免攻 击者使用非法证件而造成的损失。
附图说明
[0048] 通过结合附图对本发明实施例进行更详细的描述,本发明的上述以及其它目的、 特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本发明实施例的进一步理解,并且构成说明 书的一部分,与本发明实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中, 相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
[0049] 图1是本发明实施例的电子设备的一个示意性框图;
[0050] 图2是本发明实施例的辨别证件真实性的方法的一个示意性流程图;
[0051] 图3是本发明实施例的辨别证件真实性的方法的另一个示意性流程图;
[0052] 图4 (a)和(b)分别是本发明实施例的身份证和驾驶证的光斑的一个示意图;
[0053] 图5是本发明实施例的辨别证件真实性的方法的另一个示意性流程图;
[0054] 图6是本发明实施例的辨别证件真实性的装置的一个示意性框图;
[0055] 图7是本发明实施例的辨别证件真实性的装置的另一个示意性框图;
[0056] 图8是本发明实施例的辨别证件真实性的系统的一个示意性框图。
具体实施方式
[0057] 为了使得本发明的目的、技术方案和优点更为明显,下面将参照附图详细描述根 据本发明的示例实施例。显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是本发 明的全部实施例,应理解,本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本发明中描述的 本发明实施例,本领域技术人员在没有付出创造性劳动的情况下所得到的所有其它实施例 都应落入本发明的保护范围之内。
[0058] 本发明实施例可以应用于电子设备,图1所示为本发明实施例的电子设备的一个 示意性框图。图1所示的电子设备10包括一个或多个处理器102、一个或多个存储装置104、 输入装置106、输出装置108、图像传感器110以及一个或多个非图像传感器114,这些组件通 过总线系统112和/或其它形式互连。应当注意,图1所示的电子设备10的组件和结构只是示 例性的,而非限制性的,根据需要,所述电子设备也可以具有其他组件和结构。
[0059] 所述处理器102可以包括CPU 1021和GPU 1022或者具有数据处理能力和/或指令 执行能力的其它形式的处理单元,并且可以控制所述电子设备10中的其它组件以执行期望 的功能。
[0060] 所述存储装置104可以包括一个或多个计算机程序产品,所述计算机程序产品可 以包括各种形式的计算机可读存储介质,例如易失性存储器1041和/或非易失性存储器 1042。所述易失性存储器1041例如可以包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM) 和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器1042例如可以包括只读存储器 (Read-Only Memory,R0M)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多 个计算机程序指令,处理器102可以运行所述程序指令,以实现各种期望的功能。在所述计 算机可读存储介质中还可以存储各种应用程序和各种数据,例如所述应用程序使用和/或 产生的各种数据等。
[0061] 所述输入装置106可以是用户用来输入指令的装置,并且可以包括键盘、鼠标、麦 克风和触摸屏等中的一个或多个。
[0062] 所述输出装置108可以向外部(例如用户)输出各种信息(例如图像或声音),并且 可以包括显示器、扬声器等中的一个或多个。
[0063] 所述图像传感器110可以拍摄用户期望的图像(例如照片、视频等),并且将所拍摄 的图像存储在所述存储装置104中以供其它组件使用。
[0064] 当注意,图1所示的电子设备10的组件和结构只是示例性的,尽管图1示出的电子 设备10包括多个不同的装置,但是根据需要,其中的一些装置可以不是必须的,其中的一些 装置的数量可以更多等等,本发明对此不限定。
[0065] 身份证件可以简称为证件,可以在各种场合用于证明个人的身份。常用的证件有 身份证、驾驶证、护照、社会保障卡、居住证等等。在诸如网上银行开户、网上证券账户开户 等情形中,用户可以通过应用程序(applicati〇n,APP)或网页等方式进行线上认证。一般 地,需要用户手持身份证以表明身份。然而,一些攻击者可能伪造身份证件,例如通过自行 打印制作假的身份证件进行网上开户,这样容易为真正的持证人造成损失,因此有必要在 线上认证时确定身份证件的真实性。
[0066] 图2是本发明实施例的辨别证件真实性的方法的一个示意性流程图。图2所示的方 法可以由进行认证的认证端执行。图2所示的方法包括:
[0067] SlOl,获取证件图像。
[0068] 具体地,在用户进行认证的过程中,可以提示用户将证件图像进行上传,优选地, 提示用户将证件图像进行实时上传。
[0069] 示例性地,可以通过用户端获取证件图像,其中,证件图像可以是由用户端实时拍 摄的,和/或,证件图像可以是由用户端在开启用户端的光源之后实时拍摄的。
[0070] 其中,证件图像可以为用户端201拍摄证件获取的静态图像,也可以为对证件录制 的动态视频图像,可选地,在SlOl之前,用户端可以提示用户进行认证准备操作,例如,提示 用户证件的类型、摆放位置等。
[0071] 可选地,该证件图像可以为视频,这样能够避免不法分子直接上传伪造的静态图 像,提尚安全性。
[0072] 示例性地,如图3所示,认证端202从用户端201获取该证件图像。其中,用户端201 可以是具有图像采集设备的安装特定可信APP或登录特定可信网页的移动终端,例如可以 是安装特定可信APP或登录特定可信网页的智能手机、平板电脑、个人电脑等。
[0073] 举例来说,用户可以通过用户端201安装的APP或登录的网页等进行图像采集,可 信APP或可信网页用于保证视频数据来源的可靠性,避免不法分子采用经处理的视频数据。 在SlOl之前,认证端202或用户端201可以提示用户开启用户端201的摄像(或称为录像)功 能,并提示用户拍摄证件(或者提示用户打开闪光灯并拍摄证件)。随后用户可以根据该提 示执行相应的操作。例如,当用户端201需要进行图像采集时,可信APP或网页可以提示用户 开启或直接开启用户端201的内置光源,并提示用户将证件放置于内置光源的照射范围内, 同时提示用户通过用户端201的图像采集设备拍摄证件图像,或直接调用用户端201的图像 采集设备拍摄证件图像。也就是说,可以由用户根据提示开启光源并拍摄证件图像,再由用 户端201将证件图像发送至认证端202。或者,可以由用户端201自主地开启光源并拍摄证件 图像,再将证件图像发送至认证端202。
[0074] 通过采集在用户端201内置光源照射下的证件图像,本实施例能够方便地在证件 上产生光斑,并获取含有光斑的证件图像,便于认证端202对证件光斑的识别和认证。其中 可选地,用户端201可以是手机,此时,当手机需要进行图像采集时,开启手机的后置闪光 灯,同时采集闪光灯照射下的证件图像。
[0075] 可选地,用户端201可以拍摄证件,并将拍摄之后的证件图像上传至认证端202。或 者,可选地,认证端202可以直接通过用户端201的摄像设备(或称为图像采集设备)获取该 证件图像。本发明对此不限定。
[0076] 示例性地,用户端201可以拍摄包括证件图像的视频,认证端202截取该视频中的 一帧图像作为SlOl中的证件图像,并得到该一帧图像的热力图(heatmap)。进一步根据该热 力图确定该视频中是否存在证件。
[0077] 举例来说,如果该热力图中的值大于或等于预设的热力阈值,则表明该视频中存 在证件。则可以继续执行S102。
[0078] 可理解,如果根据该帧图像的热力图确定不存在证件,则重新截取该视频中的另 一帧图像作为证件图像进行判断。如果在截取N次帧图像之后,均确定不存在证件,可以重 新执行SlOl。其中N为预先定义的正整数,例如N=5或N= 10,本发明对此不限定。
[0079] 本步骤SlOl通过特定的可信APP或可信网页进行图像数据采集,能够保证图像数 据来源的可靠性;认证端202能够对动态视频数据进行认证而非对目前常见的静态图像数 据进行认证,大大增加了不法分子进行数据造假的难度,提升了认证的准确性与真实性。
[0080] Sl 02,将所述证件图像的光斑与预存的光斑进行比对。
[0081] 在认证端202的数据库中可以预先存储有与该证件对应的光斑(或称为光斑指 纹)。其中,在图2所示的方法之前,可以通过实验和/或数值模拟等方法拟合得到预存的光 斑,或者也可以其他的方式得到预存的光斑,本发明对此不限定。
[0082] 举例来说,如果网上开通银行账户只能使用身份证这一种有效证件,那么进行认 证的认证端202可以预先存储有身份证的光斑。也就是说,预存的光斑为身份证的光斑。
[0083] 那么,S102可以包括:根据证件图像获取该证件图像的光斑,并将该证件图像的光 斑与预存的对应的光斑进行比对。
[0084] 示例性地,可以包括:通过神经网络,将所述证件图像的光斑与预存的对应的光斑 进行比对。例如,可以通过神经网络的算法,得到两者之间的吻合度。其中,此处的神经网络 也可以称为证件检测神经网络。
[0085] 示例性地,可以从证件图像中,对证件图像的光斑进行特征提取,并将所述特征提 取的结果与所述预存的对应的光斑进行比对。其中,特征提取的结果可以称为特征提取子 网络。
[0086] 可选地,作为一种实现方式,如果认证时可以从多种有效证件中择一使用,例如可 以使用身份证或护照中的任意一种。由于不同的证件所使用的材质等不同,其相应的光斑 也不同。示例性地,如图4 (a)所示为身份证的局部图像,其上的光斑具有非连续、颗粒度大 的特点。如图4 (b)所示为驾驶证的局部图像,由于驾驶证的塑封具有激光防伪标识,其上的 光斑具有常有线条的特点,另外,驾驶证的光斑还会具有彩色线条的特点,等等。
[0087] 可选地,作为一种实现方式,如果认证时认证端202未在证件图像中获得证件图像 的光斑,则向用户端201返回错误提示信息。
[0088] 通过本步骤S102,认证端202在视频图像认证的基础上进行光斑比对认证,由于光 斑特征由证件的材质、制作工艺等多种参数决定,具有其特殊性,这就进一步增大了不法分 子的数据造假难度,提升远程认证结果的可靠性。
[0089] 在SlOl之后且在S102之前,如图5所示,还可以包括:
[0090] SlOl 1,根据所述证件图像,确定所述证件的证件类型;
[0091] S1012,根据所述证件类型,获取与所述证件类型对应的预存的光斑。
[0092] 例如,可以通过光学字符识别(Optical Character Recognition,0CR)确定证件 类型,并进一步根据证件类型查询数据库以获取预存的光斑。
[0093] 其中,证件类型可以包括:身份证、驾驶证、行驶证、护照、社会保障卡、居住证等。 这里,可以根据证件图像确定证件类型为身份证、驾驶证、行驶证、护照、社会保障卡、居住 证中的一种。
[0094] 也就是说,认证端202的数据库中可以预先存储多种不同的证件的光斑。例如,可 以预先存储证件类型与预存的光斑之间的对应关系,如下表1所示。可理解,S1012是指:获 取与证件类型对应的预存的光斑。
[0095] 表 1
Figure CN106803086AD00091
[0097] ~如果SlOl中的证件为身份证,则S102中的预存的光斑为与身份证对应的预存的光-斑1。如果SlOl中的证件为驾驶证,则S102中的预存的光斑为与驾驶证对应的预存的光斑2。
[0098] S103,根据所述比对结果,判断所述证件是否真实。
[0099] 示例性地,如果所述比对结果大于或等于预设的阈值,则确定所述证件为真,其 中,所述比对结果为所述证件图像的光斑与所述预存的光斑之间的吻合度。
[0100] 具体地,可以通过神经网络计算得出从视频中获取的光斑与预存的对应的光斑之 间的吻合度,吻合度的结果的范围处于〇到1之间。吻合度为1表示完全吻合,吻合度为〇表示 完全不吻合。
[0101] 如果所述吻合度大于或等于预设的阈值,则确定所述证件为真,也就是说该认证 过程通过。如果所述吻合度小于预设的阈值,则确定所述证件为假,也就是说该认证过程失 败。
[0102] 示例性地,如图3所示,在Sl 03之后,还可以包括:
[0103] S104,将判断结果返回。
[0104] 具体地,可以将判断结果返回给用户端201。如果确定证件为真,可以返回“真”或 “True”或“T”或“认证通过”等等。如果确定证件为假,可以返回“假”或“Fal se”或“F”或“认 证失败”等等。这里,本发明实施例对返回的具体呈现不作限定。
[0105] 由此可见,本发明实施例可以基于证件图像的光斑,以确定证件的真实性,这样能 够避免攻击者使用非法证件而造成的损失。具体地,如果攻击者使用其他的材质伪造证件, 则伪造的证件不能够通过本发明实施例所提供的防伪认证而无法通过认证,从而能够保证 证件的合法持有人的利益。
[0106] 图6是本发明实施例的辨别证件真实性的装置的一个示意性框图。图6所示的装置 60包括:获取模块601、比对模块602和判断模块603。
[0107] 获取模块601,用于获取证件图像;
[0108] 比对模块602,用于将所述获取模块601获取的所述证件图像的光斑与预存的光斑 进行比对;以及
[0109] 判断模块603,用于根据所述比对模块602的所述比对结果,判断所述证件是否真 实。
[0110] 示例性地,获取模块601可以用于:通过用户端获取所述证件图像,其中所述证件 图像为所述用户端实时拍摄的。
[0111] 示例性地,获取模块601可以用于:通过用户端获取所述证件图像,其中所述证件 图像为所述用户端在开启所述用户端的光源后拍摄的。
[0112] 可选地,证件图像可以是由用户端在开启该用户端的光源后实时拍摄的。
[0113] 示例性地,如图7所示,还包括确定模块604。所述确定模块604可以用于根据所述 证件图像,确定所述证件图像中的所述证件的证件类型。获取模块601还可以用于根据确定 模块604确定的所述证件类型,获取对应的预存的光斑。
[0114] 示例性地,所述证件类型可以包括:身份证、驾驶证、护照、社会保障卡、居住证中 的一种。
[0115] 示例性地,比对模块602可以用于:通过神经网络,将所述证件图像的光斑与预存 的光斑进行比对。
[0116] 示例性地,比对模块602可以用于:对所述证件图像的光斑进行特征提取;将所述 特征提取的结果与所述预存的光斑进行比对。
[0117] 示例性地,判断模块603可以用于:如果所述比对结果大于或等于预设的阈值,则 确定所述证件为真,其中,所述比对结果为所述证件图像的光斑与所述预存的光斑之间的 吻合度。
[0118] 图6或图7所示的装置60能够用于实现前述图2至图5所示的辨别证件真实性的方 法。示例性地,该装置60可以是认证端202所在的装置。
[0119] 另外,本发明实施例还提供了另一种辨别证件真实性的装置,该装置可以包括处 理器和存储器,其中,存储器用于存储指令代码,处理器执行该指令代码时,可以实现前述 图2至图4任一个所示的辨别证件真实性的方法。
[0120] 另外,本发明实施例还提供了一种电子设备,该电子设备可以包括图5或图6所示 的装置60。该电子设备可以实现前述图2至图4任一个所示的辨别证件真实性的方法,该电 子设备可以是位于认证端的设备。
[0121] 另外,如图8所示,本发明实施例还提供了一种辨别证件真实性的系统,该系统80 包括用户端801和装置802,该装置802为图6或图7所示的装置60,且用户端801可以用于将 证件图像发送至装置802。
[0122] 具体地,用户端801可以将具有光斑的证件图像发送至装置802。
[0123] 可选的一种具体实施方式为,用户端801为独立于装置802的具有图像采集设备的 移动终端,例如智能手机、平板电脑、个人电脑、安防控制端等,图像采集设备可以为摄像头 或照相机等。用户端801独立于装置802能够使本实施例提供的系统根据需求满足多种应用 场景,同时,装置802能够同时处理多个不同的移动终端(多个不同的用户端801)上传的证 件图像,有效提升装置802的工作效率。
[0124] 可选的另一种具体实施方式为,用户端801与装置802为一体结构,防止用户端801 获取的证件图像在上传过程中被截获篡改,同时避免因网络、供电、自然环境等因素造成的 上传失败,提升系统的可靠性。
[0125] 示例性地,用户端801可以用于提示用户进行认证准备操作,并提示用户拍摄证件 图像。举例来说,认证准备操作的提示可以包括该认证过程的步骤的顺序和所需的材料等。 例如,用户可以根据用户端801的提示准备证件、打开光源、按下录像键等。
[0126] 示例性地,用户端801可以用于提示用户进行认证准备操作,随后用户端801自主 地开启光源并拍摄证件图像,再将证件图像发送至装置802。例如,用户可以根据用户端801 的提示准备证件,并将证件放置于光源的照射范围内。
[0127] 在用户端801将所拍摄的证件图像发送至装置802之后,装置802可以用于根据证 件图像判断所述证件是否真实,生成判断结果并外发。举例来说,装置802可以将该判断结 果发送至用户端801。进一步地可理解,用户端801还可以用于接收装置802发送的所述判断 结果。
[0128] 本发明实施例可以基于证件图像的光斑,以确定证件的真实性,这样能够避免攻 击者使用非法证件而造成的损失。
[0129] 尽管这里已经参考附图描述了示例实施例,应理解上述示例实施例仅仅是示例性 的,并且不意图将本发明的范围限制于此。本领域普通技术人员可以在其中进行各种改变 和修改,而不偏离本发明的范围和精神。所有这些改变和修改意在被包括在所附权利要求 所要求的本发明的范围之内。
[0130] 本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单 元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟 以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员 可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出 本发明的范围。
[0131] 在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的设备和方法,可以通过其 它的方式实现。例如,以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅 仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结 合或者可以集成到另一个设备,或一些特征可以忽略,或不执行。
[0132] 在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施 例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构 和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
[0133] 类似地,应当理解,为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在 对本发明的示例性实施例的描述中,本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、 或者对其的描述中。然而,并不应将该本发明的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的 本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说,如相应的权 利要求书所反映的那样,其发明点在于可以用少于某个公开的单个实施例的所有特征的特 征来解决相应的技术问题。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体 实施方式,其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
[0134] 本领域的技术人员可以理解,除了特征之间相互排斥之外,可以采用任何组合对 本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法 或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要 求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
[0135] 此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例 中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的 范围之内并且形成不同的实施例。例如,在权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一 都可以以任意的组合方式来使用。
[0136] 本发明的各个部件实施例可以以硬件实现,或者以在一个或者多个处理器上运行 的软件模块实现,或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解,可以在实践中使用 微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的物品分析设备中的一些模 块的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全 部的装置程序(例如,计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储 在计算机可读介质上,或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网 网站上下载得到,或者在载体信号上提供,或者以任何其他形式提供。
[0137] 应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制,并且本领 域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中, 不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未 列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的 元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实 现。在列举了若干装置的单元权利要求中,这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项 来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名 称。
[0138] 以上所述,仅为本发明的具体实施方式或对具体实施方式的说明,本发明的保护 范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易 想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围应以权利要求的 保护范围为准。

Claims (17)

1. 一种辨别证件真实性的方法,其特征在于,包括: 获取证件图像; 将所述证件图像的光斑与预存的光斑进行比对;以及 根据所述比对结果,判断所述证件是否真实。
2. 如权利要求1所述的方法,所述获取证件图像,包括: 通过用户端获取所述证件图像,其中所述证件图像为所述用户端实时拍摄的。
3. 如权利要求1或2所述的方法,所述获取证件图像,包括: 通过用户端获取所述证件图像,其中所述证件图像为所述用户端在开启所述用户端的 光源后拍摄的。
4. 如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述将所述证件图像的光斑与预存的光斑 进行比对之前,还包括: 根据所述证件图像,确定所述证件图像中的所述证件的证件类型; 根据所述证件类型,获取对应的所述预存的光斑。
5. 如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述证件类型包括:身份证、驾驶证、护照、社 会保障卡、居住证中的一种。
6. 如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述证件图像的光斑与预存的光斑进 行比对,包括: 通过神经网络,将所述证件图像的光斑与所述预存的光斑进行比对。
7. 如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述证件图像的光斑与预存的光斑进 行比对,包括: 对所述证件图像的光斑进行特征提取; 将所述特征提取的结果与所述预存的光斑进行比对。
8. 如权利要求1至7任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述比对结果,判断所述 证件是否真实,包括: 如果所述比对结果大于或等于预设的阈值,则确定所述证件为真, 其中,所述比对结果为所述证件图像的光斑与所述预存的光斑之间的吻合度。
9. 一种辨别证件真实性的装置,其特征在于,包括: 获取模块,用于获取证件图像; 比对模块,用于将所述获取模块获取的所述证件图像的光斑与预存的光斑进行比对; 以及 判断模块,用于根据所述比对模块的所述比对结果,判断所述证件是否真实。
10. 如权利要求9所述的装置,所述获取模块,用于:通过用户端获取所述证件图像,其 中所述证件图像为所述用户端实时拍摄的。
11. 如权利要求9或10所述的装置,所述获取模块,用于:通过用户端获取所述证件图 像,其中所述证件图像为所述用户端在开启所述用户端的光源后拍摄的。
12. 如权利要求9所述的装置,其特征在于,还包括确定模块: 所述确定模块,用于根据所述证件图像,确定所述证件图像中的所述证件的证件类型; 所述获取模块,还用于根据所述证件类型,获取对应的预存的光斑。
13. 如权利要求12所述的装置,其特征在于,所述证件类型包括:身份证、驾驶证、护照、 社会保障卡、居住证中的一种。
14. 如权利要求9所述的装置,其特征在于,所述比对模块,用于: 通过神经网络,将所述证件图像的光斑与预存的光斑进行比对。
15. 如权利要求9所述的装置,其特征在于,所述比对模块,用于: 对所述证件图像的光斑进行特征提取; 将所述特征提取的结果与所述预存的光斑进行比对。
16. 如权利要求9至15任一项所述的装置,其特征在于,所述判断模块,用于: 如果所述比对结果大于或等于预设的阈值,则确定所述证件为真, 其中,所述比对结果为所述证件图像的光斑与所述预存的光斑之间的吻合度。
17. —种辨别证件真实性的系统,其特征在于,包括: 用户端;以及 权利要求9至16任一项所述的装置, 其中,所述用户端用于将证件图像发送至所述装置。
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