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申请/专利权人：乌鲁木齐市公安局刑事侦查支队;中国科学院自动化研究所

摘要：本发明提供一种基于深度学习的印章图像真伪鉴别方法及装置，所述方法包括：获取待鉴别印章图像和对应的参照图像，参照图像为真印章图像；将待鉴别印章图像和参照图像进行图像配准对齐；通过基于Siamese的特征提取神经网络，对图像配准对齐后的待鉴别印章图像和参照图像进行特征提取，得到待鉴别印章图像的深度学习特征和参照图像的深度学习特征，基于Siamese的特征提取神经网络包括至少两个通过SE‑Block结构在中间层相互连接的特征提取子网络，特征提取子网络的网络结构为DenseNet结构；基于待鉴别印章图像的深度学习特征和所述参照图像的深度学习特征，进行相似性度量后鉴别所述待鉴别印章图像的真伪。

主权项：1.一种基于深度学习的印章图像真伪鉴别方法，其特征在于，包括：获取待鉴别印章图像和所述待鉴别印章图像对应的参照图像，所述参照图像为真印章图像；将所述待鉴别印章图像和所述参照图像进行图像配准对齐；通过基于孪生神经网络Siamese的特征提取神经网络，对图像配准对齐后的待鉴别印章图像和参照图像进行特征提取，得到所述待鉴别印章图像的深度学习特征和所述参照图像的深度学习特征，其中，所述基于Siamese的特征提取神经网络包括至少两个通过SE-Block结构在中间层相互连接的特征提取子网络，所述特征提取子网络的网络结构为DenseNet结构；基于所述待鉴别印章图像的深度学习特征和所述参照图像的深度学习特征，进行相似性度量，得到所述待鉴别印章图像和所述参照图像之间的相似度；基于所述相似度，鉴别所述待鉴别印章图像的真伪；所述通过基于Siamese的特征提取神经网络，对图像配准对齐后的待鉴别印章图像和参照图像进行特征提取，得到所述待鉴别印章图像的深度学习特征和所述参照图像的深度学习特征，包括：将图像配准对齐后的待鉴别印章图像和参照图像输入基于Siamese的特征提取神经网络，将每一个特征提取子网络提取得到的特征均通过SE-Block进行重标定；将待鉴别印章图像对应的重标定后的特征和参照图像对应的重标定后的特征分别进行融合，得到所述待鉴别印章图像的深度学习特征和所述参照图像的深度学习特征；所述将图像配准对齐后的待鉴别印章图像和参照图像输入基于Siamese的特征提取神经网络，将每一个特征提取子网络提取得到的特征均通过SE-Block进行重标定，包括：将图像配准对齐后的待鉴别印章图像和参照图像输入基于Siamese的特征提取神经网络，得到第一组特征和第二组特征，所述第一组特征包括各特征提取子网络对待鉴别印章图像提取得到的特征，所述第二组特征包括各特征提取子网络对参照图像提取得到的特征；获取所述第一组特征和所述第二组特征的绝对差分，并基于所述绝对差分，通过SE-Block对所述第一组特征和所述第二组特征进行压缩操作和激励操作，完成利用所述待鉴别印章图像和参照图像的差异信息对所述第一组特征和第二组特征进行重标定。

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