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公开(公告)号：CN117132749A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310985015.7
申请日：2023-08-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V10/141 , G06V10/12 , G06V20/40 , G06V10/24 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例公开了一种彩打证件识别模型训练方法，包括：针对每个证件样本，在所述证件样本上的不同位置引入光照信息，并对所述证件样本进行图像采集，得到证件样本图像序列；所述证件样本包括真实证件样本和彩打证件样本；为所述证件样本图像序列设置分类标签；通过所述证件样本图像序列和所述分类标签训练预先构建的分类器模型，直至获得满足预设条件的彩打证件识别模型。相应地，本发明公开了彩打证件识别模型训练装置、彩打证件识别方法及装置。
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公开(公告)号：CN114913320A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210686469.X
申请日：2022-06-17
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 陈志军
IPC: G06V10/22 , G06V30/412
Abstract: 本公开提供了一种基于模板的证件通用结构化方法和系统。该方法包括确定待识别证件的类型；提取该待识别证件中的多个信息和对应的位置以结构化针对该证件类型的第一待识别模板；利用第一待识别模板确定该证件类型的处于对应位置的信息类别；按对应位置和信息类别填充第一待识别模板；保存经填充的第一待识别模板作为针对该证件类型的第二通用模板；以及利用针对该证件类型的第二通用模板识别该证件类型的证件。
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公开(公告)号：CN112784833A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110271785.6
申请日：2021-03-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 陈志军
Abstract: 本说明书实施例提出了一种证件识别方法、装置和服务器，其中，上述证件识别方法中，服务器获取电子设备在未开闪光灯的状态下采集的第一图片，以及电子设备在打开闪光灯的状态下采集的第二图片。然后，服务器对第二图片进行闪光图片检测，以及分别对第一图片和第二图片进行OCR，并将第一图片和第二图片的OCR的结果进行融合。进而，服务器将融合获得的OCR的结果与信息库中保存的信息进行比对，当闪光图片检测的结果为第二图片是电子设备对证件进行拍摄获取的图片，并且融合获得的OCR的结果与上述信息库中保存的信息一致时，确定证件的合法性通过验证。
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公开(公告)号：CN118865023A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410986734.5
申请日：2024-07-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 陈志军
IPC: G06V10/774 , G06V20/00
Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型训练的方法、装置及电子设备。所述模型训练的方法包括：获取不属于已有攻击类型的被攻击图像，并根据所述被攻击图像，确定与所述被攻击图像的类型相同的待被攻击图像；基于所述被攻击图像中进行攻击的第一攻击对象所在区域的第一图像信息，确定对所述待被攻击图像进行攻击的攻击策略；基于所述攻击策略，对所述待被攻击图像进行攻击处理，生成目标图像；根据所述目标图像和所述被攻击图像，对攻击检测模型进行训练，得到训练后的攻击检测模型，所述攻击检测模型用于对图像是否被攻击进行检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118154947A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410252036.2
申请日：2024-03-05
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 陈志军
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06V10/82 , G06Q50/00
Abstract: 本说明书实施例公开了一种风险图像拦截方法、装置、存储介质及电子设备，包括：获取待识别图像和预设的风险标签集合，然后将待识别图像和风险标签集合中的各风险标签输入至预训练的风险识别模型中，得到待识别图像对应的分割子图像以及分割子图像对应的风险标签，并基于各分割子图像和各分割子图像分别对应的风险标签生成待识别图像对应的风险识别结果，获取风险拦截策略，最后基于风险拦截策略和风险识别结果对待识别图像进行拦截。
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公开(公告)号：CN118097679A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311737241.X
申请日：2023-12-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 陈志军
IPC: G06V30/19 , G06V30/18 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06V10/82 , G06V30/148
Abstract: 本说明书实施例公开了一种证件识别方法、装置、存储介质及电子设备，首先获取待识别证件图像，在待识别证件图像中提取待识别证件的证件特征，然后将证件特征和证件模板库中的各证件模板特征进行检索匹配，从而确定待识别证件对应的证件类型，证件模板库包括证件模板特征和证件类型的对应关系，接着根据确定的证件类型确定与证件类型相对应的证件识别辅助信息，最后基于证件识别辅助信息，采用通用字符识别算法对待识别证件图像进行证件识别，得到待识别证件对应的证件识别结果。
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公开(公告)号：CN117611972A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311735454.9
申请日：2023-12-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 陈志军
IPC: G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本说明书一个或多个实施例公开了一种模型训练方法，包括：确定至少一个目标任务，并构建所述目标任务的训练样本集；基于所述目标任务，确定分支模型，并基于所述分支模型与参数冻结的预训练图像模型，确定目标模型；基于所述训练样本集训练所述目标模型；训练过程中，将所述训练样本集中的样本图像输入所述预训练图像模型，得到第一特征表示，并在所述分支模型学习到的所述样本图像的第二特征表示中融合所述第一特征表示，以得到所述分支模型基于所述第一特征表示和所述第二特征表示的融合特征的预测结果；基于所述预测结果和所述样本图像的原始标签确定损失函数，来微调所述目标模型的参数相应地，本说明书还公开了模型训练装置及电子设备。
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公开(公告)号：CN116721277A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310506994.3
申请日：2023-05-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 陈志军
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/26
Abstract: 本说明书实施例公开了一种通用的证件异常检测模型训练方法，包括：获取样本图像，其中，所述样本图像包括异常证件图像和对应的标注图像；将所述异常证件图像输入经过预训练的分割网络对各像素点进行分类，分类结果包括正常像素点、异常像素点和未知像素点；将分类出的各未知像素点作为异常像素点，得到分割图像；根据分割网络，估计所述分割图像中每个像素点对应的惩罚系数；针对分割图像中的每个像素点，根据所述惩罚系数计算所述分割网络对各像素点进行分类的弃权损失；根据所述弃权损失确定分割损失；根据所述分割损失对所述分割网络进行微调。相应地，本说明书实施例还公开了一种通用的证件异常检测模型训练装置。
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公开(公告)号：CN112966680B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110297638.6
申请日：2021-03-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 陈志军
IPC: G06V10/10 , G06V10/141 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提出了一种证件图片的采集方法、装置和电子设备，其中，上述证件图片的采集方法中，电子设备对获取的图片进行检测，当图片中包括证件图像时，获取证件图像在图片中的位置，根据上述位置生成包围证件图像的定位框，然后，根据定位框在电子设备的屏幕中的位置，以及电子设备的闪光灯的位置，确定证件图像所对应证件的角度范围和距离范围；根据定位框中的图像，确定上述证件图像所对应证件当前的角度；以及根据证件图像的面积与电子设备的屏幕面积，确定证件与电子设备之间的距离。最后，当证件当前的角度在角度范围内，并且证件与电子设备之间的距离在距离范围内时，电子设备分别在闪光灯关闭和打开的状态下，对证件进行图片采集。
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