CN109409349A - 信贷证件鉴别方法、装置、终端及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种信贷证件鉴别方法，包括：在接收到信贷请求时，根据所述信贷请求获取对应的目标产品信息，并根据所述目标产品信息确定需求证件类型；根据所述需求证件类型输出证件信息采集提示，以提示申请用户将证件放置于识别区域；通过OCR设备对所述识别区域的证件进行识别，获取证件信息；根据所述证件类型将所述证件信息发送至对应的证件管理系统进行证件真伪鉴别，并接收所述证件管理系统返回的真伪鉴别结论。本发明还提供一种信贷证件鉴别装置、终端及计算机可读存储介质。本发明以OCR识别的方式获取申请用户的证件信息，通过线上的方式对该证件信息进行真伪验证，减少了验证所花费的时间，提高了证件审核的效率。

Description

信贷证件鉴别方法、装置、终端及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及信贷领域，尤其涉及一种信贷证件鉴别方法、装置、终端及计算机可读存储介质。

背景技术

目前在信贷流程中，放款方需要鉴别申请人所提供的证件真伪性，以对申请人的信贷请求进行风控审核。传统的信贷证件鉴别方法，是由申请人向放款方提供证件原件，由放款方工作人员人工抄录用户的证件信息、或是通过复印的方式得到申请人的证件副本，再将该抄录证件信息或证件副本与可信机构中的证件信息进行比对，以确定其真伪性。这种方法需要较高的人力成本，同时花费的时间较多，降低了证件鉴别的效率。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种信贷证件鉴别方法、装置、终端及计算机可读存储介质，旨在解决现有信贷过程中证件鉴别效率低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种信贷证件鉴别方法，所述信贷证件鉴别方法包括以下步骤：

在接收到信贷请求时，根据所述信贷请求获取对应的目标产品信息，并根据所述目标产品信息确定需求证件类型；

根据所述需求证件类型输出证件信息采集提示，以提示申请用户将证件放置于识别区域；

通过光学字符识别OCR设备对所述识别区域的证件进行识别，获取证件信息；

根据所述证件类型将所述证件信息发送至对应的证件管理系统进行证件真伪鉴别，并接收所述证件管理系统返回的真伪鉴别结论。

可选地，所述通过光学字符识别OCR设备对所述识别区域的证件进行识别，获取证件信息的步骤包括：

根据所述需求证件类型启动所述OCR设备的扫描功能，并对所述识别区域的证件进行扫描，获取所述证件的原始证件图像；

对所述原始证件图像进行图像预处理，获得有效图像；

对所述有效图像进行字符特征提取，并根据所述字符特征获取对应的证件信息。

可选地，所述对所述原始证件图像进行图像预处理，获得有效图像的步骤包括：

根据所述需求证件类型对所述原始证件图像进行区域划分，获取有效图像。

可选地，所述对所述有效图像进行字符特征提取，并根据所述字符特征获取对应的证件信息的步骤包括：

通过神经网络识别模型对所述有效图像进行字符特征提取，并根据所述字符特征获取对应的证件信息。

可选地，所述在接收到信贷请求时，根据所述信贷请求获取对应的目标产品信息，并根据所述目标产品信息确定需求证件类型的步骤之前，还包括：

根据所述需求证件类型构造印刷体图片字库，获得数据训练集；

构建初始网络模型，并通过所述数据训练集对所述初始网络模型进行迭代训练，获得神经网络识别模型。

可选地，所述根据所述证件类型将所述证件信息发送至对应的证件管理系统进行证件鉴别，并接收所述证件管理系统返回的鉴别结论的步骤包括：

根据所述证件类型确定对应的证件管理系统，并获取所述证件管理系统对应的加密协议；

基于所述加密协议对所述证件信息进行加密，并将加密后的证件信息发送至所述证件管理系统进行证件真伪鉴别；

接收所述证件管理系统返回的真伪鉴别结论。

可选地，所述证件信息包括证件所有者图像，所述根据所述证件类型将所述证件信息发送至对应的证件管理系统进行证件鉴别，并接收所述证件管理系统返回的鉴别结论的步骤之后，还包括：

当所述真伪鉴别结论为证件真实时，通过摄像头获取所述申请用户的面部图像，并将所述面部图像与所述证件的证件所有者图像进行对比，判断所述面部图像与证件所有者图像是否匹配；

若所述面部图像与证件所有者图像匹配，则确定所述证件所有者为所述申请用户。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种信贷证件鉴别装置，所述信贷证件鉴别装置包括：

类型确定模块，用于在接收到信贷请求时，根据所述信贷请求获取对应的目标产品信息，并根据所述目标产品信息确定需求证件类型；

提示输出模块，用于根据所述需求证件类型输出证件信息采集提示，以提示申请用户将证件放置于识别区域；

信息获取模块，用于通过光学字符识别OCR设备对所述识别区域的证件进行识别，获取证件信息；

结论接收模块，用于根据所述证件类型将所述证件信息发送至对应的证件管理系统进行证件真伪鉴别，并接收所述证件管理系统返回的真伪鉴别结论。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种信贷证件鉴别终端，所述信贷证件鉴别终端包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的信贷证件鉴别程序，其中所述信贷证件鉴别程序被所述处理器执行时，实现如上述的信贷证件鉴别方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有信贷证件鉴别程序，其中所述信贷证件鉴别程序被处理器执行时，实现如上述的信贷证件鉴别方法的步骤。

本发明通过在接收到信贷请求时，根据所述信贷请求获取对应的目标产品信息，并根据所述目标产品信息确定需求证件类型；根据所述需求证件类型输出证件信息采集提示，以提示申请用户将证件放置于识别区域；通过光学字符识别OCR设备对所述识别区域的证件进行识别，获取证件信息；根据所述证件类型将所述证件信息发送至对应的证件管理系统进行证件真伪鉴别，并接收所述证件管理系统返回的真伪鉴别结论。通过以上方式，本发明提出将OCR识别技术应用到信贷流程中，以OCR识别的方式获取申请用户的证件信息，无需手工抄录，省去了大量人工操作量；同时，还可通过线上的方式将该证件信息发送至相关服务群进行真伪验证，大大减少了验证所花费的时间，提高了证件审核的效率，从而为用户贷款提供了方便，有利于信贷业务的进行。

附图说明

图1为本发明实施例方案中涉及的终端硬件结构示意图；

图2为本发明信贷证件鉴别方法第一实施例的流程示意图；

图3为图2所述根据所述证件类型将所述证件信息发送至对应的证件管理系统进行证件鉴别，并接收所述证件管理系统返回的鉴别结论的细化流程示意图；

图4为本发明信贷证件鉴别方法第二实施例的流程示意图；

图5为本发明信贷证件鉴别装置第一实施例的功能模块示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例涉及的信贷证件鉴别方法主要应用于信贷证件鉴别终端，该信贷证件鉴别终端可以是PC、便携计算机、移动终端等具有显示和处理功能的设备。

参照图1，图1为本发明实施例方案中涉及的终端硬件结构示意图。本发明实施例中，信贷证件鉴别终端可以包括处理器1001(例如CPU)，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信；用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)；网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)；存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器，存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。本领域技术人员可以理解，图1中示出的硬件结构并不构成对本发明的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

继续参照图1，图1中作为一种计算机可读存储介质的存储器1005可以包括操作系统、网络通信模块以及信贷证件鉴别程序。在图1中，网络通信模块主要用于连接服务器，与服务器进行数据通信；而处理器1001可以调用存储器1005中存储的信贷证件鉴别程序，并执行本发明实施例提供的信贷证件鉴别方法。

本发明实施例提供了一种信贷证件鉴别方法。

参照图2，图2为本发明信贷证件鉴别方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述信贷证件鉴别方法包括以下步骤：

步骤S10，在接收到信贷请求时，根据所述信贷请求获取对应的贷款产品信息，并根据所述贷款产品信息确定需求证件类型；

目前在信贷流程中，放款方需要鉴别申请人所提供的证件真伪性，以对申请人的信贷请求进行风控审核。传统的信贷证件鉴别方法，是由申请人向放款方提供证件原件，由放款方工作人员人工抄录用户的证件信息、或是通过复印的方式得到申请人的证件副本，再将该抄录证件信息或证件副本与可信机构中的证件信息进行比对，以确定其真伪性。这种方法需要较高的人力成本，同时花费的时间较多，降低了证件鉴别的效率。基于上述问题，本实施例中提出一种信贷证件鉴别方法，将OCR(光学字符识别)识别技术应用到贷款过程的证件鉴别中，并通过线上的方式对证件信息进行验真，提高证件鉴别的效率。

本实施例中的信贷证件鉴别方法由信贷证件鉴别终端实现，该信贷证件鉴别终端可以是PC、掌上电脑、平板电脑等终端。本实施例中，该信贷证件鉴别终端是一个自助贷款一体机；申请用户可以在该贷款一体机上以自助、线上的方式完成贷款全流程。其中，该贷款一体机集成有光学字符识别OCR设备，该OCR设备用于识别申请用户提供的证件，并获取其中的证件信息；当然该OCR设备也可以是独立的外接设备，通过有线或无线的方式与贷款一体机连接。

具体的，当申请用户需要进行贷款时，可在贷款一体机中进行操作，触发信贷请求。贷款一体机根据接收到的信贷请求，将查询后台服务器，获取贷款产品信息，并根据产品信息显示可选的贷款产品，以供申请用户进行选择。在接收到用户触发的产品选择指令时，贷款一体机将根据该产品选择指令确定用户的目标产品。此时，贷款一体机将会在服务器中获取该目标产品的目标产品信息，并根据该目标产品信息确定需求证件类型，即贷款过程中需要申请用户提供的证件类型。其中，对于不同的贷款产品，可能需要提供不同的证件，例如申请用户申请3千元的贷款时，只需要申请用户提供身份证；当申请用户申请10万元的贷款时，除了需要申请用户提供身份证，还需要提供学位证，房产证等。当然，贷款一体机还将根据目标产品信息确定贷款流程、对应的风控策略等信息。

步骤S20，根据所述需求证件类型输出证件采集提示，以提示申请用户将证件放置于识别区域；

本实施例中，在确定目标产品的需求证件类型时，贷款一体机可显示对应的贷款流程界面；用户可根据贷款流程界面中的提示进行输入或其它操作，以完成资料的提供和其它贷款手续。其中，当贷款流程进入到证件提供环节时，贷款一体机会输出证件信息采集提示(该提示可以是在显示屏中以文字方式提示，还可以是以语音的方式进行提示)，提示用户将有效证件置于OCR设备的证件识别区域；此时用户需要根据该提示进行操作，将有效证件置于证件识别区域。

步骤S30，通过光学字符识别OCR设备对所述识别区域的证件进行识别，获取证件信息；

本实施例中，贷款一体机在输出证件信息采集提示的同时，还将启动OCR设备，通过OCR设备对申请用户放置在识别区域的证件进行识别，获取对应的证件信息。具体的，贷款一体机在通过红外传感器(当然也可以是压力传感器、或者是其它的检测手段)检测到识别区域存在证件时，将启动OCR设备的扫描功能，对识别区域的证件进行扫描，获得该证件的原始证件图像；然后将对该原始证件图像进行证件信息采集；这个信息采集的过程包括图像预处理、字符特征提取(选择)、信息识别。

对于图像预处理，主要是为了减少图像的无用户信息，获得有效图像，方便后续的处理。本实施例中，由于是通过OCR设备对证件进行识别，而证件的内容分布是具有一定规律的(当然不同类型的证件，内容分布规律也不一样)，因此，在对原始证件图像进行预处理时，可根据证件类型，对原始证件图像进行区域划分，划分出包括有效证件信息的有效区域，该有效区域的图像可称为有效图像，然后再针对该有效图像进行后续的字符特征提取和识别，例如对身份证而言，姓名、性别、民族、出生、住址等位于身份证正面的左侧，身份证号则位于身份证正面的中下部，基于该规律，可对身份证图像进行划分，从而获取出有效图像，再对该部分的有效图像进行针对性的处理，从而减少了数据计算和处理量，提高识别效率。当然，图像预处理还可以其它步骤，例如图像二值化、降噪、字符切分等操作。其中，二值化是指将原始证件图像转化为只含两种黑白颜色的二值图像，这是由于彩色图像所含信息量巨大，对其进行后续处理时计算量也会随之增大，花费的时间也会边长，因此为提高处理和识别的效率，可先对彩色图进行二值化处理；视频去噪则是通过滤波器获取其它方式解决实际图像由于噪声干扰而导致图像质量下降的问题；而字符切分则是指将一连串的字符分成单个具有确定含义的字(或是单词、数字)，再对其进行识别。

在获得有效图像时，即可对有效图像中进行字符特征提取。字符特征字符特征可说是识别的主要依据，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基本的数学理论就足以应付了；而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征。

在获取到证件信息的字符特征，即可配合对应的比对方法，将该字符特征与字符库中的备选特征进行匹配，从而找到最接近的特征，并根据该最接近特征的字符含义确定该证件信息的含义。

进一步的，对于该字符特征提取和特征识别匹配的过程，可以通过神经网络识别模型完成；即将有效图像输入到训练好的神经网络识别模型，由模型根据训练过程总结的逻辑经验进行字符特征提取和特征识别匹配，从而获取证件信息。

具体的，本实施例中以身份证的识别为例进行说明。对于身份证的OCR识别中，首先需要建立用于识别训练模型的数据训练集；考虑到身份证中的文字信息都是印刷体，相对于手写体更规范，因此可通过Python生成印刷体汉字图片字库，即将搜集的汉字写入到脚本的数据文件，然后通过Python图像库(PIL)读取数据文件中的汉字并生成字体图片输出，并将字体图片按顺序分类存放，即得到了数据训练集。然后即可构建初始网络模型，本实施例中可用caffe框架构建和训练网络模型，其中Caffe是目前深度学习领域主流的一个开源库，采用C++和CUDA实现，支持MATLAB和Python接口，速度快、开放性好、易于模块化拓展；由于在Caffe中直接使用的是lmdb或者leveldb文件，因此在训练前需要将图片文件转化成db文件，让Caffe可识别(该转化过程可直接使用Caffe的convert_imageset.cpp工具类文件实现)。考虑到汉字的笔画和结构相对其它字母要更显复杂，因此构建的初始网络模型，可以是深层次的网络模型，如多层的卷积神经网络。在构建初始网络模型后，即可将数据训练集输入到初始网络网络模型中并对其进行迭代训练，当训练一定程度时(该程度的可是迭代次数衡量，也可以是用其它精度参数来表征)，即可认为得到比对模型。本案中，在对身份证上截取字符后，开始调用该比对模型进行识别，首先初始化经过训练得到的模型文件和初始化训练的文字库清单文件列表，然后将该字符数据会放入网络模型中进行参数匹配和识别，此时网络模型单独对每一个汉字进行分类识别，然后将识别结果与文字库文件一一映射，取出最终结果，并将身份证上的所有信息进行拼接，存入数组中，并以一定格式(如json)返回输出。

步骤S40，根据所述证件类型将所述证件信息发送至对应的证件管理系统进行证件真伪鉴别，并接收所述证件管理系统返回的真伪鉴别结论。

本实施例中，在识别得到证件信息时，贷款一体机即可对证件信息的真伪性进行验证。具体的，贷款一体机将会证件类型确定该证件对应的可信的信息验证机构，然后该信息验证机构的证件管理系统发送真伪鉴别请求，该鉴别请求中即包括了需要鉴别的证件信息。证件管理系统在对该证件信息进行真伪鉴别后，将会向贷款一体机返回相关的鉴别结论。贷款一体机在接收到该鉴别结论时，即可确定申请用户所提供的证件信息的真伪性，并进行下一步的贷款流程处理。

进一步的，本实施例中贷款一体机，可以提供多种贷款产品，这些贷款产品可能会需要用户提供多种不同的证件，而本实施例中的OCR设备，也将根据贷款流程的需要，提供多种证件识别功能。具体的，OCR设备中具有多种证件识别功能，如身份证识别单元、驾照识别单元、房产证识别单元；贷款一体机可根据申请用户选择的目标产品的贷款流程信息，依次启用OCR设备的不同功能，以对不同的证件进行识别。

值得说明的是，本实施例中的信贷证件鉴别方法，是以贷款一体机进行举例说明；而在具体实施中，该信贷证件鉴别方法也可以由其它的终端实现，本领域技术人员应该理解的是，本实施例中的信贷证件鉴别功能，不一定需要和贷款一体机的其它贷款功能绑定使用。

本实施例中，在接收到信贷请求时，根据所述信贷请求获取对应的目标产品信息，并根据所述目标产品信息确定需求证件类型；根据所述需求证件类型输出证件信息采集提示，以提示申请用户将证件放置于识别区域；通过光学字符识别OCR设备对所述识别区域的证件进行识别，获取证件信息；根据所述证件类型将所述证件信息发送至对应的证件管理系统进行证件真伪鉴别，并接收所述证件管理系统返回的真伪鉴别结论。通过以上方式，本实施例提出将OCR识别技术应用到信贷流程中，以OCR识别的方式获取申请用户的证件信息，无需手工抄录，省去了大量人工操作量；同时，还可通过线上的方式将该证件信息发送至相关服务群进行真伪验证，大大减少了验证所花费的时间，提高了证件审核的效率，从而为用户贷款提供了方便，有利于信贷业务的进行。

参照图3，图3为图2所述根据所述证件类型将所述证件信息发送至对应的证件管理系统进行证件鉴别，并接收所述证件管理系统返回的鉴别结论的细化流程示意图。

基于上述图2所示实施例，本实施例中，所述步骤S40包括：

步骤S41，根据所述证件类型确定对应的证件管理系统，并获取所述证件管理系统对应的加密协议；

本实施例中，贷款一体机通过OCR识别获取的证件信息，可能会涉及到用户的隐私，为了避免数据传输过程中因非法攻击导致的私密信息泄露，对于贷款一体机和证件类型之间的交互数据，可以是经过加密后再进行传输。具体的，贷款一体机在根据证件确定对应的证件管理系统时，将要获取该证件管理系统的加密协议，从而确定通过何种方式对证件信息进行加密。当然，在具体实施中，对于不同的证件管理系统，可以采用是不同的加密协议。

步骤S42，基于所述加密协议对所述证件信息进行加密，并将加密后的证件信息发送至所述证件管理系统进行证件真伪鉴别；

本实施例中，在确定加密协议时，贷款一体机将基于该加密协议信息对证件信息进行加密，再将加密后的证件信息发送至证件管理系统。证件管理系统在接收到该加密的证件信息时，首先会对其进行解密，然后对该证件信息进行真伪鉴别，并向贷款一体机返回相关的鉴别结论。

步骤S43，接收所述证件管理系统返回的真伪鉴别结论。

本实施例中，贷款一体机在接收到该鉴别结论时，即可确定申请用户所提供的证件信息的真伪性，并进行下一步的贷款流程处理。

参照图4，图4为本发明信贷证件鉴别方法第二实施例的流程示意图。

基于上述图2所述实施例，本实施例中，步骤S40之后还包括：

步骤S50，当所述真伪鉴别结论为证件真实时，通过摄像头获取所述申请用户的面部图像，并将所述面部图像与所述证件的证件所有者图像进行对比，判断所述面部图像与证件所有者图像是否匹配；

步骤S60，若所述面部图像与证件所有者图像匹配，则确定所述证件所有者为所述申请用户。

本实施例中，对于证件管理系统的鉴别，主要是对证件信息的真伪性进行判断；而在具体实施中，往往还需要判断该证件是否是属于申请用户本人。具体的，当证件管理系统返回的真伪鉴别结论为证件真实时，此时需要通过摄像头获取申请用户的面部图像；其中对于该摄像头，可以是贷款一体机集成的，也可以是通过有线或无线的方式外接。在获取到申请用户的面部图像时，贷款一体机还将获取证件的证件所有者图像，然后将两者进行对比，判断面部图像与证件所有者图像是否匹配。若两者匹配，则说明申请用户本人的确为该证件的所有者；若两者不匹配，则说明该证件所有人并不是申请用户，申请用户盗用了其他人的证件。此时贷款一体机将根据匹配结果进行下一步的贷款流程处理。

此外，本发明实施例还提供一种信贷证件鉴别装置。

参照图5，图5为本发明信贷证件鉴别装置第一实施例的功能模块示意图。

本实施例中，所述信贷证件鉴别装置包括：

类型确定模块10，用于在接收到信贷请求时，根据所述信贷请求获取对应的目标产品信息，并根据所述目标产品信息确定需求证件类型；

提示输出模块20，用于根据所述需求证件类型输出证件信息采集提示，以提示申请用户将证件放置于识别区域；

信息获取模块30，用于通过光学字符识别OCR设备对所述识别区域的证件进行识别，获取证件信息；

结论接收模块40，用于根据所述证件类型将所述证件信息发送至对应的证件管理系统进行证件真伪鉴别，并接收所述证件管理系统返回的真伪鉴别结论。

进一步的，所述信息获取模块30，包括：

证件扫描单元，用于根据所述需求证件类型启动所述OCR设备的扫描功能，并对所述识别区域的证件进行扫描，获取所述证件的原始证件图像；

图像处理单元，用于对所述原始证件图像进行图像预处理，获得有效图像；

信息获取单元，用于对所述有效图像进行字符特征提取，并根据所述字符特征获取对应的证件信息。

进一步的，所述图像处理单元，还用于根据所述需求证件类型对所述原始证件图像进行区域划分，获取有效图像。

进一步的，所述信息获取单元，还用于通过神经网络识别模型对所述有效图像进行字符特征提取，并根据所述字符特征获取对应的证件信息。

进一步的，所述信贷证件鉴别装置，还包括：

字库构造模块，用于根据所述需求证件类型构造印刷体图片字库，获得数据训练集；

模型获得模块，用于构建初始网络模型，并通过所述数据训练集对所述初始网络模型进行迭代训练，获得神经网络识别模型。

进一步的，所述结论接收模块40，包括：

协议获取模块，用于根据所述证件类型确定对应的证件管理系统，并获取所述证件管理系统对应的加密协议；

信息加密模块，用于基于所述加密协议对所述证件信息进行加密，并将加密后的证件信息发送至所述证件管理系统进行证件真伪鉴别；

结论接收模块，用于接收所述证件管理系统返回的真伪鉴别结论。

进一步的，所述信贷证件鉴别装置，还包括：

图像比对模块，用于当所述真伪鉴别结论为证件真实时，通过摄像头获取所述申请用户的面部图像，并将所述面部图像与所述证件的证件所有者图像进行对比，判断所述面部图像与证件所有者图像是否匹配；

所有者确定模块，用于若所述面部图像与证件所有者图像匹配，则确定所述证件所有者为所述申请用户。

其中，上述信贷证件鉴别装置中各个模块与上述信贷证件鉴别方法实施例中各步骤相对应，其功能和实现过程在此处不再一一赘述。

此外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质。

本发明计算机可读存储介质上存储有信贷证件鉴别程序，其中所述信贷证件鉴别程序被处理器执行时，实现如上述的信贷证件鉴别方法的步骤。

其中，信贷证件鉴别程序被执行时所实现的方法可参照本发明信贷证件鉴别方法的各个实施例，此处不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种信贷证件鉴别方法，其特征在于，所述信贷证件鉴别方法包括以下步骤：

在接收到信贷请求时，根据所述信贷请求获取对应的目标产品信息，并根据所述目标产品信息确定需求证件类型；

根据所述需求证件类型输出证件信息采集提示，以提示申请用户将证件放置于识别区域；

通过光学字符识别OCR设备对所述识别区域的证件进行识别，获取证件信息；

根据所述证件类型将所述证件信息发送至对应的证件管理系统进行证件真伪鉴别，并接收所述证件管理系统返回的真伪鉴别结论。

2.如权利要求1所述的信贷证件鉴别方法，其特征在于，所述通过光学字符识别OCR设备对所述识别区域的证件进行识别，获取证件信息的步骤包括：

根据所述需求证件类型启动所述OCR设备的扫描功能，并对所述识别区域的证件进行扫描，获取所述证件的原始证件图像；

对所述原始证件图像进行图像预处理，获得有效图像；

对所述有效图像进行字符特征提取，并根据所述字符特征获取对应的证件信息。

3.如权利要求2所述的信贷证件鉴别方法，其特征在于，所述对所述原始证件图像进行图像预处理，获得有效图像的步骤包括：

根据所述需求证件类型对所述原始证件图像进行区域划分，获取有效图像。

4.如权利要求2所述的信贷证件鉴别方法，其特征在于，所述对所述有效图像进行字符特征提取，并根据所述字符特征获取对应的证件信息的步骤包括：

通过神经网络识别模型对所述有效图像进行字符特征提取，并根据所述字符特征获取对应的证件信息。

5.如权利要求4所述的信贷证件鉴别方法，其特征在于，所述在接收到信贷请求时，根据所述信贷请求获取对应的目标产品信息，并根据所述目标产品信息确定需求证件类型的步骤之前，还包括：

根据所述需求证件类型构造印刷体图片字库，获得数据训练集；

构建初始网络模型，并通过所述数据训练集对所述初始网络模型进行迭代训练，获得神经网络识别模型。

6.如权利要求1所述的信贷证件鉴别方法，其特征在于，所述根据所述证件类型将所述证件信息发送至对应的证件管理系统进行证件鉴别，并接收所述证件管理系统返回的鉴别结论的步骤包括：

根据所述证件类型确定对应的证件管理系统，并获取所述证件管理系统对应的加密协议；

基于所述加密协议对所述证件信息进行加密，并将加密后的证件信息发送至所述证件管理系统进行证件真伪鉴别；

接收所述证件管理系统返回的真伪鉴别结论。

7.如权利要求1至6中任一项所述的信贷证件鉴别方法，其特征在于，所述证件信息包括证件所有者图像，所述根据所述证件类型将所述证件信息发送至对应的证件管理系统进行证件鉴别，并接收所述证件管理系统返回的鉴别结论的步骤之后，还包括：

当所述真伪鉴别结论为证件真实时，通过摄像头获取所述申请用户的面部图像，并将所述面部图像与所述证件的证件所有者图像进行对比，判断所述面部图像与证件所有者图像是否匹配；

若所述面部图像与证件所有者图像匹配，则确定所述证件所有者为所述申请用户。

8.一种信贷证件鉴别装置，其特征在于，所述信贷证件鉴别装置包括：

类型确定模块，用于在接收到信贷请求时，根据所述信贷请求获取对应的目标产品信息，并根据所述目标产品信息确定需求证件类型；

提示输出模块，用于根据所述需求证件类型输出证件信息采集提示，以提示申请用户将证件放置于识别区域；

信息获取模块，用于通过光学字符识别OCR设备对所述识别区域的证件进行识别，获取证件信息；

结论接收模块，用于根据所述证件类型将所述证件信息发送至对应的证件管理系统进行证件真伪鉴别，并接收所述证件管理系统返回的真伪鉴别结论。

9.一种信贷证件鉴别终端，其特征在于，所述信贷证件鉴别终端包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的信贷证件鉴别程序，其中所述信贷证件鉴别程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的信贷证件鉴别方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有信贷证件鉴别程序，其中所述信贷证件鉴别程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的信贷证件鉴别方法的步骤。