一种出生证识别方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种出生证识别方法，其特征在于，包括下述步骤：获取待识别的初始出生证图像；对所述初始出生证图像进行证件关键点检测操作，得到关键点位置信息；根据所述关键点位置信息对所述初始出生证图像进行矫正操作，得到中间出生证图像；根据ocr识别技术对所述中间出生证图像进行文本识别操作，得到初始出生证信息；将所述初始文本信息输入至训练好的语义识别模型进行语义识别操作，得到目标出生证信息；输出所述目标出生证信息。2.根据权利要求1所述的出生证识别方法，其特征在于，在所述对所述初始出生证图像进行证件关键点检测操作，得到关键点位置信息的步骤之前，还包括下述步骤：对所述初始出生证图像进行灰度化操作。3.根据权利要求1所述的出生证识别方法，其特征在于，在所述将所述初始文本信息输入至训练好的语义识别模型进行语义识别操作，得到目标出生证信息的步骤之前，还包括下述步骤：在所述本地数据库中获取样本文本，并确定所述样本文本中包含的每个分词；基于待训练的语义分析模型确定所述每个分词对应的词向量；在所述本地数据库中获取每个语义属性，根据所述待训练的语义分析模型中包含所述语义属性对应的注意力矩阵，以及所述每个分词对应的词向量，确定所述样本文本涉及所述语义属性的第一特征表示向量；根据所述待训练的语义分析模型中包含的用于表示不同语义属性之间的相关性的自注意力矩阵，以及所述样本文本涉及每个语义属性的第一特征表示向量，确定所述样本文本涉及每个语义属性的第二特征表示向量；根据所述待训练的语义分析模型以及所述样本文本涉及每个语义属性的第二特征表示向量，确定所述待训练的语义训练模型输出的分类结果，所述分类结果包括所述样本文本所属的语义属性以及所述样本文本所属的语义属性对应的情感极性；根据所述分类结果和针对所述样本文本预设的标注，对所述语义分析模型中的模型参数进行调整，以完成对所述语义分析模型的训练。4.根据权利要求3所述的出生证识别方法，其特征在于，所述基于待训练的语义分析模型确定所述每个分词对应的词向量的步骤，具体包括下述步骤：将所述每个分词输入所述语义分析模型中的语义表征层，得到所述语义表征层输出的每个分词分别对应的双向语义表示向量，作为每个分词对应的词向量。5.根据权利要求3所述的出生证识别方法，其特征在于，所述在所述本地数据库中获取每个语义属性，根据所述待训练的语义分析模型中包含所述语义属性对应的注意力矩阵，以及所述每个分词对应的词向量，确定所述样本文本涉及所述语义属性的第一特征表示向量的步骤，具体包括：将每个分词对应的词向量输入所述语义分析模型中的属性表征层；通过所述属性表征层中包含的该语义属性对应的注意力矩阵，对每个分词对应的词向量进行注意力加权；
根据注意力加权后的每个分词对应的词向量，确定所述样本文本涉及该语义属性的第一特征表示向量。6.根据权利要求3所述的出生证识别方法，其特征在于，所述根据所述待训练的语义分析模型中包含的用于表示不同语义属性之间的相关性的自注意力矩阵，以及所述样本文本涉及每个语义属性的第一特征表示向量，确定所述样本文本涉及每个语义属性的第二特征表示向量的步骤，具体包括下述步骤：将所述样本文本涉及每个语义属性的第一特征表示向量输入所述语义分析模型中的属性相关性表示层；通过所述属性相关性表示层中包含的用于表示不同语义属性之间的相关性的自注意力矩阵，对所述样本文本涉及每个语义属性的第一特征表示向量进行自注意力加权；根据自注意力加权后的各第一特征表示向量，确定所述样本文本涉及每个语义属性的第二特征表示向量。7.根据权利要求1所述的出生证识别方法，其特征在于，在所述获取待识别的初始出生证图像的步骤之后，所述对所述初始出生证图像进行证件关键点检测操作，得到关键点位置信息的步骤之前，所述方法还包括下述步骤：根据长宽比例不变的方式对所述初始出生证图像进行尺寸调节处理，得到标准出生证图像；根据预设尺寸对所述标准出生证图像进行分割处理，得到预处理出生证图像；所述对所述初始出生证图像进行证件关键点检测操作，得到关键点位置信息的步骤，具体包括下述步骤：对所述预处理出生证图像进行所述证件关键点检测操作，得到所述关键点位置信息。8.一种出生证识别装置，其特征在于，包括：图像获取模块，用于获取待识别的初始出生证图像；关键点检测模块，用于对所述初始出生证图像进行证件关键点检测操作，得到关键点位置信息；图像矫正模块，用于根据所述关键点位置信息对所述初始出生证图像进行矫正操作，得到中间出生证图像；文本识别模块，用于根据ocr识别技术对所述中间出生证图像进行文本识别操作，得到初始出生证信息；语义识别模块，用于将所述初始文本信息输入至训练好的语义识别模型进行语义识别操作，得到目标出生证信息；结果输出模块，用于输出所述目标出生证信息。9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的出生证识别方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的出生证识别方法的步骤。

技术总结
本申请实施例属于人工智能中的图像处理技术领域，涉及一种出生证识别方法、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，用户的目标出生证信息可存储于区块链中。本申请通过对初始出生证图像进行图像矫正，得到规范的中间出生证图像，再对矫正后的中间出生证图像进行文本识别，得到初始出生证信息，最后通过语义识别模型获取初始出生证信息的真实语义信息，从而有效避免不同的光照、拍摄角度以及不同的背景等干扰因素影响出生证识别的准确性，进一步的，通过语义识别模型识别真实的语义信息，有效避免串行等情况出现文本内容衔接不正确的情况，进一步提高出生证识别的准确性。识别的准确性。识别的准确性。


技术研发人员：易苗
受保护的技术使用者：中国平安人寿保险股份有限公司
技术研发日：2022.03.22
技术公布日：2022/6/7