CN111275042B - 伪造证件的识别方法、装置及电子设备 - Google Patents

伪造证件的识别方法、装置及电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN111275042B
CN111275042B CN202010070990.1A CN202010070990A CN111275042B CN 111275042 B CN111275042 B CN 111275042B CN 202010070990 A CN202010070990 A CN 202010070990A CN 111275042 B CN111275042 B CN 111275042B
Authority
CN
China
Prior art keywords
certificate
identified
area
determining
laser
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010070990.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111275042A (zh
Inventor
郭明宇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Alipay Labs Singapore Pte Ltd
Original Assignee
Alipay Labs Singapore Pte Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Alipay Labs Singapore Pte Ltd filed Critical Alipay Labs Singapore Pte Ltd
Priority to CN202010070990.1A priority Critical patent/CN111275042B/zh
Publication of CN111275042A publication Critical patent/CN111275042A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111275042B publication Critical patent/CN111275042B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/25—Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/56—Extraction of image or video features relating to colour
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/24—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image
    • G06V10/245—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image by locating a pattern; Special marks for positioning

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)

Abstract

本说明书公开了一种伪造证件的识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：获取待识别证件的图像；从该待识别证件的图像中确定出至少一个镭射标识区域；根据该镭射标识区域的平均色度变化分，确定该待识别证件的真伪；其中，该镭射标识区域是该待识别证件在光线下发生色散反射现象的区域。从而实现了基于证件的镭射膜识别伪造证件，提升了识别伪造证件的准确度。

Description

伪造证件的识别方法、装置及电子设备
技术领域
本发明涉及证件防伪技术领域，更具体的，涉及一种伪造证件的识别方法、一种伪造证件的识别装置、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
背景技术
证件是用来证明身份、经历等的证书和文件，如居民身份证、护照、工作证等等。随着科学技术的发展，伪造证件的手段也在不断的提高。因此，必须不断提升证件防伪技术，以保护用户的合法利益。
在证件扫描的实名认证场景中，攻击者可以利用打印仿造的证件进行伪造攻击。对于这种伪造攻击，通常能够基于深度学习的分类算法对屏幕翻拍或复印件的真伪进行简单的判断，但无法对伪造的实体卡进行真伪判断。因此，有必要提出一种新的伪造证件的识别方法。
发明内容
本说明书的一个目的是提供一种用于伪造证件的识别的新的技术方案。
根据本说明书的第一方面，提供了一种伪造证件的识别方法，其中，所述方法包括：
获取待识别证件的图像；
从所述待识别证件的图像中确定出至少一个镭射标识区域；
根据所述镭射标识区域的平均色度变化分，确定所述待识别证件的真伪；
其中，所述镭射标识区域是所述待识别证件在光线下发生色散反射现象的区域。
可选地，其中，所述从所述待识别证件的图像中确定出至少一个镭射标识区域的步骤，包括：
从所述待识别证件的图像中检测出至少一个光斑中心位置；
从每个所述光斑中心位置确定出对应的镭射标识区域。
可选地，其中，所述从所述待识别证件的图像中检测出至少一个光斑中心位置，包括：
对所述待识别证件的图像进行二值化处理，得到像素值大于预设像素阈值的至少一个图像区域；
对每个所述图像区域进行腐蚀处理；
分别计算各个腐蚀处理后的图像区域中所有像素点的坐标平均值，得到对应的光斑中心位置。
可选地，其中，所述从每个所述光斑中心位置确定出对应的镭射标识区域的步骤，包括：
利用分割算法确定出与各个所述光斑中心位置对应的镭射标识区域。
可选地，其中，所述从每个所述光斑中心位置确定出对应的镭射标识区域的步骤，包括：
基于所述光斑中心位置，利用多尺度滑窗算法计算每个滑窗的置信度；
对于所述置信度小于预设置信度阈值的滑窗，利用非极大值抑制NMS算法进行合并，得到对应的所述镭射标识区域。
可选地，其中，所述镭射标识区域的平均色度变化分的获取步骤包括：
分别计算每个所述镭射标识区域的区域中心坐标；
分别计算每个所述光斑中心位置到对应的区域中心坐标的向量；
分别计算每个所述镭射标识区域沿对应的向量方向的色度变化分；
根据所述镭射标识区域的数量及各个所述色度变化分，计算得到所述镭射标识区域的平均色度变化分。
可选地，其中，所述根据所述镭射标识区域的平均色度变化分，确定所述待识别证件的真伪的步骤，包括：
将所述平均色度变化分与预设阈值相比；
在所述平均色度变化分大于所述预设阈值时，确定所述待识别证件为真实证件；
在所述平均色度变化分小于等于所述预设阈值时，确定所述待识别证件为伪造证件。
根据本说明书的第二方面，提供了一种伪造证件的识别装置，其中，包括：
获取模块，用于获取待识别证件的图像；
确定模块，用于从所述待识别证件的图像中确定出至少一个镭射标识区域；
识别模块，用于根据所述镭射标识区域的平均色度变化分，确定所述待识别证件的真伪；
其中，所述镭射标识区域是所述待识别证件在光线下发生色散反射现象的区域。
根据本说明书的第三方面，提供了一种电子设备，包括如本说明书第二方面所述的伪造证件的识别装置，或者，所述电子设备包括：
存储器，用于存储可执行命令；
处理器，用于在所述可执行命令的控制下，执行如本说明书的第一方面中任一项所述的伪造证件的识别方法。
根据本说明书的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储有可执行指令，所述可执行指令被处理器执行时，执行如本说明书的第一方面中任一项所述的伪造证件的识别方法。
本发明的一个有益效果在于，通过获取待识别证件的图像；从所述待识别证件的图像中确定出至少一个镭射标识区域；根据所述镭射标识区域的平均色度变化分，确定所述待识别证件的真伪；其中，所述镭射标识区域是所述待识别证件在光线下发生色散反射现象的区域。从而实现了基于证件的镭射膜识别伪造证件，提升了识别伪造证件的准确度。
通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，并且连同其说明一起用于解释本发明的原理。
图1是用于实施本说明书实施例的伪造证件的识别方法的电子设备的示意性结构图；
图2是本说明书实施例的伪造证件的识别方法的示意性流程图；
图3是本说明书实施例中步骤2200中检测光斑中心位置的示意图；
图4是本说明书实施例中步骤2200中确定镭射标识区域的示意图；
图5是根据本说明书实施例的伪造证件的识别装置的示意性结构图；
图6是根据本说明书实施例的电子设备的示意性结构图。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
<硬件配置>
图1是用于实施本说明书实施例的伪造证件的识别方法的电子设备的示意性结构图。
如图1所示，该电子设备1000可以包括处理器1010、存储器1020、接口装置1030、通信装置1040、显示装置1050、输入装置1060、扬声器1070、麦克风1080，等等。
其中，处理器1010可以是中央处理器CPU、微处理器MCU等。存储器1020例如包括ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置1030例如包括USB接口、耳机接口等。通信装置1040例如能够进行有线或无线通信。显示装置1050例如是液晶显示屏、触摸显示屏等。输入装置1060例如可以包括触摸屏、键盘等。
电子设备1000可以通过扬声器1070输出音频信息。电子设备1000可以通过麦克风1080拾取用户输入的语音信息。
本实施例中，电子设备1000获取待识别证件的图像；从该待识别证件的图像中确定出至少一个镭射标识区域；根据该镭射标识区域的平均色度变化分，确定该待识别证件的真伪；其中，该镭射标识区域是该待识别证件在光线下发生色散反射现象的区域。
在本实施例中，电子设备1000的存储器1020用于存储指令，该指令用于控制该处理器1010进行操作以支持实现根据本说明书任意实施例的文字识别方法。技术人员可以根据本说明书实施例所公开方案设计指令。指令如何控制处理器进行操作，这是本领域公知，故在此不再详细描述。
本领域技术人员应当理解，尽管在图1中示出了电子设备1000的多个装置，但是，本说明书实施例的电子设备1000可以仅涉及其中的部分装置，例如，只涉及处理器1010、存储器1020、显示装置1050、输入装置1060等。
<方法实施例>
如图2所示，本实施例提供一种伪造证件的识别方法。该方法例如可以由图1所示的电子设备1000执行。
具体的，该方法可以包括如下步骤2000～步骤2400：
步骤2000，获取待识别证件的图像。
在本实施例中，利用了证件的镭射膜对于光线的色散反射现象对证件的真伪进行辨别。具体的，该电子设备1000可以在自然光线下通过摄像头获取该待识别证件的图像，也可以打开闪光灯通过摄像头获取该待识别证件的图像。在此对光源不做具体限定。
步骤2200，从该待识别证件的图像中确定出至少一个镭射标识区域。
其中，该镭射标识区域是该待识别证件在光线下发生色散反射现象的区域。该电子设备1000从该待识别证件的图像中检测出至少一个光斑中心位置；进而从每个该光斑中心位置确定出对应的镭射标识区域。
具体的，该电子设备1000在检测至少一个光斑中心位置时，如图3所示，可以先对该待识别证件的图像进行二值化处理，得到像素值大于预设像素阈值的至少一个图像区域。其中，该预设像素阈值例如时250。该电子设备1000对于每个像素值大于250的图像区域进行腐蚀处理，以去除图像噪声；然后分别计算各个腐蚀处理后的图像区域中所有像素点的坐标平均值，得到对应的光斑中心位置。
在得到至少一个光斑中心位置后，该电子设备1000可以根据每个该光斑中心位置确定出对应的镭射标识区域。在一个例子中，可以利用分割算法确定出与各个该光斑中心位置对应的镭射标识区域。
在另一个例子中，如图3所示，该电子设备1000可以基于该光斑中心位置，利用多尺度滑窗算法计算每个滑窗的置信度；对于该置信度小于预设置信度阈值的滑窗，即，proposal bounding box利用非极大值抑制(NMS)算法进行合并，得到对应的该镭射标识区域。在每个镭射标识区域可以执行图像分割算法进一步去除待识别证件的底纹，仅保留镭射纹理。
步骤2400，根据该镭射标识区域的平均色度变化分，确定该待识别证件的真伪。
需要说明的是，镭射膜的色散效果使得靠近光斑中心位置的镭射纹理呈现冷色调，而远离光斑中心位置的镭射纹理呈现暖色调。
因此，在计算镭射标识区域的平均色度变化分时，可以分别计算每个该镭射标识区域的区域中心坐标Q；分别计算每个该光斑中心位置P到对应的区域中心坐标Q的向量v＝Q-P；分别计算每个该镭射标识区域沿对应的向量v方向的色度变化分，冷色调变为暖色调为1，暖色调变为冷色调为。根据该镭射标识区域的数量及各个该色度变化分，计算得到该镭射标识区域的平均色度变化分。
在计算得到得到平均色度变化分后，该电子设备1000可以根据平均色度变化分与预设阈值的比较结果确定待识别证件的真伪。具体的，该电子设备1000将该平均色度变化分与预设阈值相比；在该平均色度变化分大于该预设阈值时，确定该待识别证件为真实证件；在该平均色度变化分小于等于该预设阈值时，确定该待识别证件为伪造证件。
本实施例的方法，通过获取待识别证件的图像；从该待识别证件的图像中确定出至少一个镭射标识区域；根据该镭射标识区域的平均色度变化分，确定该待识别证件的真伪；其中，该镭射标识区域是该待识别证件在光线下发生色散反射现象的区域。从而实现了基于证件的镭射膜识别伪造证件，提升了识别伪造证件的准确度。
<装置实施例>
本实施例提供一种伪造证件的识别装置，该伪造证件的识别装置例如可以是如图6所示的伪造证件的识别装置6000。该伪造证件的识别装置6000可以包括：获取模块6100，确定模块6200和识别模块6300。
具体的，获取模块6100，用于获取待识别证件的图像。
确定模块6200，用于从该待识别证件的图像中确定出至少一个镭射标识区域。
识别模块6300，用于根据该镭射标识区域的平均色度变化分，确定该待识别证件的真伪。
其中，该镭射标识区域是该待识别证件在光线下发生色散反射现象的区域。
在一个例子中，确定模块6200具体可以用于从该待识别证件的图像中检测出至少一个光斑中心位置；从每个该光斑中心位置确定出对应的镭射标识区域。
具体的，确定模块6200可以对该待识别证件的图像进行二值化处理，得到像素值大于预设像素阈值的至少一个图像区域；对每个该图像区域进行腐蚀处理；分别计算各个腐蚀处理后的图像区域中所有像素点的坐标平均值，得到对应的光斑中心位置。
可选的，确定模块6200可以利用分割算法确定出与各个该光斑中心位置对应的镭射标识区域。
可选的，确定模块6200可以基于该光斑中心位置，利用多尺度滑窗算法计算每个滑窗的置信度；对于该置信度小于预设置信度阈值的滑窗，利用非极大值抑制NMS算法进行合并，得到对应的该镭射标识区域。
在一个例子中，识别模块6300具体可以用于分别计算每个该镭射标识区域的区域中心坐标；分别计算每个该光斑中心位置到对应的区域中心坐标的向量；分别计算每个该镭射标识区域沿对应的向量方向的色度变化分；根据该镭射标识区域的数量及各个该色度变化分，计算得到该镭射标识区域的平均色度变化分。
具体的，识别模块6300可以将该平均色度变化分与预设阈值相比；在该平均色度变化分大于该预设阈值时，确定该待识别证件为真实证件；在该平均色度变化分小于等于该预设阈值时，确定该待识别证件为伪造证件。
本实施例的伪造证件的识别装置，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
<设备实施例>
本实施例中，还提供一种电子设备，该电子设备包括本说明书装置实施例中描述的伪造证件的识别装置6000；或者，该电子设备为图6所示的电子设备7000，包括：
存储器7100，用于存储可执行命令。
处理器7200，用于在存储器7100存储的可执行命令的控制下，执行本发明任意方法实施例中描述的方法。
在电子设备根据所执行的方法实施例的实施主体，可以是服务器，也可以是终端设备。
<计算机可读存储介质>
本实施例提供一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有可执行命令，该可执行命令被处理器执行时，执行本发明任意方法实施例中描述的方法。
本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，该编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。
这里参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，该模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。对于本领域技术人员来说公知的是，通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。本发明的范围由所附权利要求来限定。

Claims (10)

1.一种伪造证件的识别方法，其中，所述方法包括：
获取待识别证件的图像；
从所述待识别证件的图像中确定出至少一个镭射标识区域；
根据所述至少一个镭射标识区域的平均色度变化分，确定所述待识别证件的真伪；
其中，所述镭射标识区域是所述待识别证件在光线下发生色散反射现象的区域，所述平均色度变化分为所述至少一个镭射标识区域的色度变化分的均值，所述镭射标识区域的色度变化分为沿对应的光斑中心位置到对应的区域中心坐标的向量方向的色度变化分；在所述平均色度变化分小于或者等于预设阈值时，确定所述待识别证件为伪造证件。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所述待识别证件的图像中确定出至少一个镭射标识区域的步骤，包括：
从所述待识别证件的图像中检测出至少一个光斑中心位置；
从每个所述光斑中心位置确定出对应的镭射标识区域。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述从所述待识别证件的图像中检测出至少一个光斑中心位置，包括：
对所述待识别证件的图像进行二值化处理，得到像素值大于预设像素阈值的至少一个图像区域；
对每个所述图像区域进行腐蚀处理；
分别计算各个腐蚀处理后的图像区域中所有像素点的坐标平均值，得到对应的光斑中心位置。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述从每个所述光斑中心位置确定出对应的镭射标识区域的步骤，包括：
利用分割算法确定出与各个所述光斑中心位置对应的镭射标识区域。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述从每个所述光斑中心位置确定出对应的镭射标识区域的步骤，包括：
基于所述光斑中心位置，利用多尺度滑窗算法计算每个滑窗的置信度；
对于所述置信度小于预设置信度阈值的滑窗，利用非极大值抑制NMS算法进行合并，得到对应的所述镭射标识区域。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述镭射标识区域的平均色度变化分的获取步骤包括：
分别计算每个所述镭射标识区域的区域中心坐标；
分别计算每个所述光斑中心位置到对应的区域中心坐标的向量；
分别计算每个所述镭射标识区域沿对应的向量方向的色度变化分；
根据所述镭射标识区域的数量及各个所述色度变化分，计算得到所述镭射标识区域的平均色度变化分。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述镭射标识区域的平均色度变化分，确定所述待识别证件的真伪的步骤，包括：
将所述平均色度变化分与预设阈值相比；
在所述平均色度变化分大于所述预设阈值时，确定所述待识别证件为真实证件；
在所述平均色度变化分小于等于所述预设阈值时，确定所述待识别证件为伪造证件。
8.一种伪造证件的识别装置，其中，包括：
获取模块，用于获取待识别证件的图像；
确定模块，用于从所述待识别证件的图像中确定出至少一个镭射标识区域；
识别模块，用于根据所述至少一个镭射标识区域的平均色度变化分，确定所述待识别证件的真伪；
其中，所述镭射标识区域是所述待识别证件在光线下发生色散反射现象的区域，所述平均色度变化分为所述至少一个镭射标识区域的色度变化分的均值，所述镭射标识区域的色度变化分为沿对应的光斑中心位置到对应的区域中心坐标的向量方向的色度变化分；在所述平均色度变化分小于或者等于预设阈值时，确定所述待识别证件为伪造证件。
9.一种电子设备，包括如权利要求8所述的伪造证件的识别装置，或者，所述电子设备包括：
存储器，用于存储可执行命令；
处理器，用于在所述可执行命令的控制下，执行如权利要求1-7中任一项所述的伪造证件的识别方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有可执行指令，所述可执行指令被处理器执行时，执行如权利要求1-7中任一项所述的伪造证件的识别方法。
CN202010070990.1A 2020-01-21 2020-01-21 伪造证件的识别方法、装置及电子设备 Active CN111275042B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010070990.1A CN111275042B (zh) 2020-01-21 2020-01-21 伪造证件的识别方法、装置及电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010070990.1A CN111275042B (zh) 2020-01-21 2020-01-21 伪造证件的识别方法、装置及电子设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111275042A CN111275042A (zh) 2020-06-12
CN111275042B true CN111275042B (zh) 2023-07-18

Family

ID=71003348

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010070990.1A Active CN111275042B (zh) 2020-01-21 2020-01-21 伪造证件的识别方法、装置及电子设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111275042B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104568781A (zh) * 2015-02-05 2015-04-29 北京印刷学院 一种光柱镭射纸张颜色和光柱质量自动检测和评价方法
CN105424191A (zh) * 2015-11-05 2016-03-23 北京印刷学院 一种光柱镭射纸张的颜色质量评分方法
CN108229499A (zh) * 2017-10-30 2018-06-29 北京市商汤科技开发有限公司 证件识别方法及装置、电子设备和存储介质
CN110516739A (zh) * 2019-08-27 2019-11-29 阿里巴巴集团控股有限公司 一种证件识别方法、装置及设备

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6761959B1 (en) * 1999-07-08 2004-07-13 Flex Products, Inc. Diffractive surfaces with color shifting backgrounds
CN102592347A (zh) * 2012-02-24 2012-07-18 湖南丰汇银佳科技有限公司 基于光谱分析技术的钞票鉴伪方法和装置
CN103712919B (zh) * 2013-11-02 2015-12-30 深圳市科彩印务有限公司 一种素面镭射纸颜色特性的表征与检测方法
CN105139048B (zh) * 2015-08-24 2018-01-19 汪风珍 一种双号码证件及人证识别系统
IL245932A (en) * 2016-05-30 2017-10-31 Elbit Systems Land & C4I Ltd System and methods for determining the authenticity of an object that includes a reference image acquisition and a user unit
CN106052876B (zh) * 2016-07-19 2017-09-15 北京印刷学院 一种光柱镭射纸张及其印刷品的色差测量方法
CN106803086A (zh) * 2016-12-30 2017-06-06 北京旷视科技有限公司 辨别证件真实性的方法、装置及系统
US10922846B2 (en) * 2017-08-29 2021-02-16 Guangdong Virtual Reality Technology Co., Ltd. Method, device and system for identifying light spot
CN107729847B (zh) * 2017-10-20 2020-08-04 阿里巴巴集团控股有限公司 一种证件验证、身份验证方法和装置
CN108230536A (zh) * 2017-12-28 2018-06-29 王道顺 一种对光可变防伪标识识别方法及装置
CN108805001B (zh) * 2018-04-09 2019-12-24 平安科技（深圳）有限公司 电子装置、基于证件图片的身份识别方法及存储介质
CN112507889A (zh) * 2019-04-29 2021-03-16 众安信息技术服务有限公司 一种校验证件与持证人的方法及系统
CN110163851A (zh) * 2019-05-06 2019-08-23 歌尔股份有限公司 图像上亮斑的识别方法、装置及计算机存储介质
CN110309859B (zh) * 2019-06-06 2023-04-07 创新先进技术有限公司 一种图像真伪检测方法、装置及电子设备
CN111652223B (zh) * 2019-08-21 2023-04-18 创新先进技术有限公司 证件识别方法及装置
CN110533643B (zh) * 2019-08-21 2023-06-30 创新先进技术有限公司 证件鉴定方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104568781A (zh) * 2015-02-05 2015-04-29 北京印刷学院 一种光柱镭射纸张颜色和光柱质量自动检测和评价方法
CN105424191A (zh) * 2015-11-05 2016-03-23 北京印刷学院 一种光柱镭射纸张的颜色质量评分方法
CN108229499A (zh) * 2017-10-30 2018-06-29 北京市商汤科技开发有限公司 证件识别方法及装置、电子设备和存储介质
CN110516739A (zh) * 2019-08-27 2019-11-29 阿里巴巴集团控股有限公司 一种证件识别方法、装置及设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN111275042A (zh) 2020-06-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Mahmood et al. Copy‐move forgery detection technique for forensic analysis in digital images
WO2022161286A1 (zh) 图像检测方法、模型训练方法、设备、介质及程序产品
CN107077589B (zh) 基于图像的生物计量中的面部假冒检测
CN109214821B (zh) 身份远程认证方法及终端设备
KR20190072563A (ko) 얼굴 라이브니스 검출 방법 및 장치, 그리고 전자 디바이스
US20150339536A1 (en) Collaborative text detection and recognition
US10748007B2 (en) Identifying objects in an image
US9430627B2 (en) Method and system for enforced biometric authentication
US11314966B2 (en) Facial anti-spoofing method using variances in image properties
JP2014524085A (ja) オブジェクトにおけるテキスト情報を認識するための方法およびシステム
US20200218772A1 (en) Method and apparatus for dynamically identifying a user of an account for posting images
KR101587501B1 (ko) 식별 코드 이미지를 이용한 객체 진위 여부 확인 방법 및 이를 실행하는 장치
CN116366338B (zh) 一种风险网站识别方法、装置、计算机设备及存储介质
WO2021051939A1 (zh) 一种证件区域定位的方法及装置
CN110889229A (zh) Cad图纸识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN111275042B (zh) 伪造证件的识别方法、装置及电子设备
CN107844696B (zh) 一种验证码干扰方法及服务器
CN111284157B (zh) 一种基于分数阶隐写技术的商品包装防伪印刷及验证方法
CN111311550A (zh) 伪造证件的识别方法、装置及电子设备
CN110880023A (zh) 一种检测证件图片的方法及装置
CN114882557A (zh) 一种人脸识别方法和装置
CN111243159A (zh) 伪造证件的识别方法、装置及电子设备
KR20220065705A (ko) 가짜 이미지를 판별하기 위한 방법 및 장치
US9349085B1 (en) Methods and system to decode hidden images
US11087121B2 (en) High accuracy and volume facial recognition on mobile platforms

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant