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申请/专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司

摘要：本申请实施例属于人工智能中的图像处理技术领域，涉及一种文档质量分析方法、装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，用户的待分析文档图像以及文档质量分析结果可存储于区块链中。本申请从文档图像的梯度信息入手，预先训练好用于获取待识别文档图像的梯度图的梯度图预测模型以及充分利用了质量好文档图片与质量差文档图片的细粒度特征进行文档质量分析的文档质量分析模型，当需要分析文档图像时，通过该梯度图预测模型获取文档图片的细粒度特征，并根据该文档质量分析模型实现文档质量分析操作，使得文档质量分析的效率更高、更具鲁棒性以及区分性。

主权项：1.一种文档质量分析方法，其特征在于，包括下述步骤：获取模型训练数据，所述模型训练数据包括高质量标签、与所述高质量标签对应的高质量文档图像以及与所述高质量文档图像对应的高质量梯度图、低质量标签以及与所述低质量标签对应的低质量文档图像；将所述高质量文档图像以及所述高质量梯度图输入至初始梯度图预测模型进行梯度图模型训练操作，得到目标梯度图预测模型；根据所述高质量标签、所述高质量文档图像、所述低质量标签以及所述低质量文档图像对初始文档质量分析模型进行文档质量训练操作，得到目标文档质量分析模型；获取待分析文档图像；将所述待分析文档图像输入至所述目标梯度图预测模型进行梯度图预测操作，得到待分析文档梯度图；将所述待分析文档梯度图输入至所述目标文档质量分析模型进行文档质量分析操作，得到与所述待分析文档图像相对应的文档质量分析结果；输出所述文档质量分析结果；所述将所述高质量文档图像以及所述高质量梯度图输入至初始梯度图预测模型进行梯度图模型训练操作，得到目标梯度图预测模型的步骤，具体包括下述包括：将所述高质量文档图像输入至所述初始梯度图预测模型进行梯度图预测操作，得到预测梯度图；根据所述高质量梯度图以及所述预测梯度图构建梯度图损失函数以及对比梯度损失函数；根据所述梯度图损失函数以及对比梯度损失函数对所述初始梯度图预测模型进行模型训练，得到所述目标梯度图预测模型；所述初始梯度图预测模型由梯度幅度特征提取模块以及空间语义特征提取模块组成，所述将所述高质量文档图像输入至所述初始梯度图预测模型进行梯度图预测操作，得到预测梯度图的步骤，具体包括下述步骤：将所述高质量文档图像输入至所述梯度幅度特征提取模块，得到水平方向梯度幅度特征以及竖直方向梯度幅度特征；将所述高质量文档图像输入至所述空间语义特征提取模块，得到空间语义特征；对所述水平方向梯度幅度特征、所述竖直方向梯度幅度特征以及所述空间语义特征进行归一化操作，得到所述待分析文档梯度图，其中，所述待分析文档梯度图y表示为：；其中，是经过1x1卷积融合通道之后的结果，是指归一化操作，是激活ReLU操作。

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百度查询： 中国平安人寿保险股份有限公司 一种文档质量分析方法、装置、计算机设备及存储介质