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文档简介

以减少在识别过程中生成图像角度引导信息的2将所述卡证图像输入至字段检测模型,得到所述卡证图像的字段区域按照所述掩膜图像,对所述目标字段区域的图像进行图像掩膜处理,依据与所述识别方向相匹配的文字采集框的识别方向对所述卡证图像进获取样本卡证图像,所述样本卡证图像包括若干个不同角度的根据所述中心区域,生成所述原始图像的图像采集区域,所述依据所述识别方向对所述卡证图像进行识别,得到初始识对所述初始识别信息进行信息提取,获得识别信息,所述识别信息表征与目如果在所述若干个特征子区域中筛选到与所述待识别卡证相匹配的一组目标特征子根据所述待识别的卡证图像中的字段与所述目标特征区域的位置对3标识检测单元,用于将所述卡证图像输入至字段检测模型,得到所述方向获取单元,用于根据所述属性标识,确定所述目标字段区域样本获取单元,用于获取样本卡证图像,所述样本卡证图像包括若干初始信息识别子单元,用于依据所述识别方向对所述卡如果在所述若干个特征子区域中筛选到与所述待识别卡证相匹配的一组目标特征子标识信息获取子单元,用于根据所述待识别的卡证图像中的字段与所述目4将所述卡证图像输入至字段检测模型,得到所述卡证图像的字段区域按照所述掩膜图像,对所述目标字段区域的图像进行图像掩膜处理,依据与所述识别方向相匹配的文字采集框的识别方向对所述卡证图像进567集到待识别的卡证图像之后,从该图像中提取部分图像作为需要传输给服务器的目标图8发第二终端的图像采集指令进行身份证的图像采9申请实施例中提供了一种卡证检测模型,该卡证检测模型是通过全卷积网络(Fully[0089]参见图4,其示出了本申请实施例中的一种利用卡证检测模型实现卡证图像检测401输入至卡证检测模型402中,其中,卡证检测模型402为根据全卷积神经网络训练得到叉熵)来优化该卡片检测模型中的全卷积神经网络。损失函数用来表示预测值与答案的差根据中心区域和非中心区域生成相应的掩膜图像,用来分割待识别的卡证图像的中心区[0098]如果在所述若干个特征子区域中筛选到与所述待识别卡证相匹配的一组目标特据得到的目标字段区域和属性标识区域确定明的是,在本申请的训练样本是针对不同拍摄角度或者放置角度获得的大量的卡证图像,卡顺时针翻转90度对应的卡证图像702,图(c)示出了将水平方向的银行卡顺时针翻转180[0108]具体的对于每一个检测得到的掩膜,可以通过计算连通的检测结果输入值文字识别模型中,得到识别结果。该文字识别模型是根据OCR(Optical[0123]例如,参见图11,其示身份证信息的识别示意图。获取身份证识别的卡证图像[0148]如果在所述若干个特征子区域中筛选到与所述待识别卡证相匹配的一组目标特[0155]在本申请实施例中,该处理器1301,可以为中央处理器(CentralProcessing存储程序区可存储操作系统,以及至少一个功能(比如图像采集功能等)所需的应用程序;点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

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