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公开(公告)号：CN116664442A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310666916.X
申请日：2023-06-07
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06T5/00 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/70 , G06N3/0495 , G06V30/18 , G06V30/41 , G06V30/19
Abstract: 本申请提供一种基于轻量级神经网络的证卡图像反光矫正方法，其构建证卡图像反光矫正模型，通过证卡图像反光矫正模型中的编解码神经网络结构实现反光图像的自适应矫正，在编码部分使用深度双卷积残差模块充分挖掘证卡图像的上下文语义信息，使得算法在保持轻量化的同时具备较好的鲁棒性；在解码部分通过逐像素加法的级联方式有效融合低级和高级语义信息，既保证了算法的推理速度也有效提高了证卡图像的恢复质量。
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公开(公告)号：CN110893732B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN201911326588.9
申请日：2019-12-20
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: B42D25/328 , B42D25/46 , B42D25/36
Abstract: 本发明提供一种防伪证卡，其品质稳定，抗弯折，长期使用也不会出现层间分离的问题，延长了防伪证卡的使用寿命。其包括：基层、设置于基层之上的激光刻蚀层，设置于激光刻蚀层之上的结构保护层，结构保护层远离基层的结构面上通过压印技术做成全息微纳结构，在全息微纳结构之上设置保护层，在保护层下方、在全息微纳结构所在的结构保护层的结构面上全局覆盖介质镀膜层，介质镀膜层为折射率大于1.8的氧化物材料；在介质镀膜层上涂布含有碳酸酯链节的高分子化合物涂料固化后形成保护层；介质镀膜层和保护层综合透过253~1100nm波段光的透光率≥20%。同时本发明也提供了防伪证卡的制作方法。
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公开(公告)号：CN110889855B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201911030874.0
申请日：2019-10-28
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种基于端到端卷积神经网络的证件照抠图方法，其中，包括：将证件人像照片的抠图蒙版中的前景图与互联网照片进行合成得到训练图像；根据轻量级语义分割网络模型生成粗分割Trimap图网络；根据编解码网络对粗分割Trimap图网络进行精细化抠图，得到精细化抠图网络；将粗分割Trimap图网络和精细化抠图网络进行级联，得到端到端网络模型；将训练图像输入端到端网络模型进行微调，得到完成训练的端到端网络模型。本发明还公开了一种基于端到端卷积神经网络的证件照抠图系统、存储介质及处理器。本发明提供的基于端到端卷积神经网络的证件照抠图方法能够自动对证件照得到对应的抠图前景，无需人工标注，提高了抠图效率。
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公开(公告)号：CN110889855A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911030874.0
申请日：2019-10-28
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种基于端到端卷积神经网络的证件照抠图方法，其中，包括：将证件人像照片的抠图蒙版中的前景图与互联网照片进行合成得到训练图像；根据轻量级语义分割网络模型生成粗分割Trimap图网络；根据编解码网络对粗分割Trimap图网络进行精细化抠图，得到精细化抠图网络；将粗分割Trimap图网络和精细化抠图网络进行级联，得到端到端网络模型；将训练图像输入端到端网络模型进行微调，得到完成训练的端到端网络模型。本发明还公开了一种基于端到端卷积神经网络的证件照抠图系统、存储介质及处理器。本发明提供的基于端到端卷积神经网络的证件照抠图方法能够自动对证件照得到对应的抠图前景，无需人工标注，提高了抠图效率。
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公开(公告)号：CN110908265A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911328475.2
申请日：2019-12-20
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种增强签注图像效果的结构，其可以使签注信息呈现效果更加清晰，且证卡复印后签注信息的复印图像清晰完整。其包括：作为支撑结构的基层，用于激光签注信息、承载签注图像的激光刻蚀层设置在基层一侧，激光刻蚀层远离基层的一侧设置复合表层，复合表层包括压印了全息微纳结构的结构支撑层；与签注图像区域产生重叠的全息微纳结构使用光栅制成，光栅周期为200 nm~750nm，线宽为50 nm~200nm，槽型深度为100 nm~160nm；复合表层还包括介质镀膜层，在全息微纳结构所在的结构面上填充透明且折射率＞1.8的氧化物膜构成介质镀膜层，其厚度为10nm~400nm，对800nm~1100nm波段的透光率达≥20%。同时，本发明还公开了基于增强签注图像效果的结构做成的防伪证卡以及签注方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110796618A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911030215.7
申请日：2019-10-28
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种用于证卡激光签注的数字人像处理方法，包括以下步骤：步骤S10，对用户上传的人像照片进行初步判定，排除非人像照片；步骤S20，对人像照片进行人脸识别、人像定位和自适应裁剪；步骤S30，对人像照片进行自动评估，保留质量评估合格的人像照片，剔除不合格的人像照片；步骤S40，对低分辨率的人像照片图像进行超分辨率增强；步骤S50，对人像照片图像进行灰度优化；步骤S60，将人像照片图像进行编码安全传输。本发明为签注出高质量的人像证卡奠定了基础。
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公开(公告)号：CN110766635A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911030852.4
申请日：2019-10-28
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种证卡数字人像复原方法，其中，包括：采集数字人像照片；根据所述数字人像照片建立数字人像训练数据库；根据所述数字人像照片建立深度残差卷积神经网络；根据所述数字人像训练数据库和所述深度残差卷积神经网络进行深度残差网络学习，得到深度残差网络复原模型；将待复原的证卡数字人像输入至所述深度残差网络复原模型得到复原后的证卡数字人像。本发明还公开了一种证卡数字人像复原装置、存储介质及处理器。本发明提供的证卡数字人像复原方法不需要传统数字图像修复方法中所采用的默认特定图像先验的方法，对证卡人像的复原更具有针对性，复原效果可以显著提高。
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公开(公告)号：CN110796618B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201911030215.7
申请日：2019-10-28
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种用于证卡激光签注的数字人像处理方法，包括以下步骤：步骤S10，对用户上传的人像照片进行初步判定，排除非人像照片；步骤S20，对人像照片进行人脸识别、人像定位和自适应裁剪；步骤S30，对人像照片进行自动评估，保留质量评估合格的人像照片，剔除不合格的人像照片；步骤S40，对低分辨率的人像照片图像进行超分辨率增强；步骤S50，对人像照片图像进行灰度优化；步骤S60，将人像照片图像进行编码安全传输。本发明为签注出高质量的人像证卡奠定了基础。
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公开(公告)号：CN114179549A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111530103.5
申请日：2021-12-15
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: B42D25/328 , B42D25/40 , G09F3/02
Abstract: 本发明涉及防伪证卡技术领域，具体公开了一种具备防伪标识的防伪证卡，其中，包括：证卡基材和设置在所述证卡基材上的防伪信息层，所述防伪信息层包括依次设置在所述证卡基材上的全息防伪结构层和滤光层；所述证卡基材用于提供基底；所述全息防伪结构层层用于在所述基底上形成具有防伪标识的个性化信息；所述滤光层用于在所述个性化信息被激光照射时形成颜色发生改变的篡改标识。本发明还公开了一种具备防伪标识的防伪证卡的制作方法。本发明提供的具备防伪标识的防伪证卡有效降低了证卡被篡改以及伪造的可能性，提升了证卡的安全性。
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公开(公告)号：CN110893732A
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201911326588.9
申请日：2019-12-20
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: B42D25/328 , B42D25/46 , B42D25/36
Abstract: 本发明提供一种防伪证卡，其品质稳定，抗弯折，长期使用也不会出现层间分离的问题，延长了防伪证卡的使用寿命。其包括：基层、设置于基层之上的激光刻蚀层，设置于激光刻蚀层之上的结构保护层，结构保护层远离基层的结构面上通过压印技术做成全息微纳结构，在全息微纳结构之上设置保护层，在保护层下方、在全息微纳结构所在的结构保护层的结构面上全局覆盖介质镀膜层，介质镀膜层为折射率大于1.8的氧化物材料；在介质镀膜层上涂布含有碳酸酯链节的高分子化合物涂料固化后形成保护层；介质镀膜层和保护层综合透过253~1100nm波段光的透光率≥20%。同时本发明也提供了防伪证卡的制作方法。
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