【技术实现步骤摘要】

一种印章识别方法及系统

本专利技术属于模式识别、人工智能

，尤其涉及一种通过摄像模块获取紫砂壶印章图像，并利用深度学习算法实现的一种印章识别方法及系统。

技术介绍

为了对紫砂壶进行甄别，工艺师通常都会在紫砂壶底部添加印章，以标识作品的作者及相关信息。由于印章图像一般都是请专门的艺术设计，其字体和写法都千奇百怪，各具特色，对普通人来说很难辨别，甚至交于专门人士都会产生分歧。另外，同一个工艺师往往都有好几个印章图案；根据紫砂壶泥料的不同，最终呈现出来的紫砂壶实体上的印章图案相比印在纸质上的印章图案有很大不同，具体表现在背景噪声干扰、粗细不一、深浅不一、模糊等；而且随着紫砂壶在使用的过程中，底部的印章图案有可能会产生侵蚀、污损等情况，这些都加大了对紫砂壶印章识别的难度。紫砂壶印章识别的难度，另一个重要的因素是，目前未见报道有人去做工艺师印章图案的搜集和图库的建立工作。仅当印章图库覆盖大量的当前市场上活跃的紫砂壶工艺师时，印章识别方法才有真正的实用意义。本专利提出的印章识别的方法及系统建立在印章图库的基础上。

技术实现思路

本专利技术的目的在于，提出一种印章识别方法，解决无法识别紫砂壶印章问题。为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案为：一种印章识别方法，包括如下步骤：获取包含印章图案的图像；检测图像上印章图案所在区域，旋转所述印章图案区域并获得0°、90°、180°及270°的四个待识别区域；将四个待识别区域输入识别模型进行识别，输出四个识别置信度，当识别置信度最高值超过设定阈值时，以所述识别置信度最高值作为印章图案识别结果。其中，所述识别模型为卷积神经识别网络。其中，还包括识别模型训练，包括如下步骤：将包含印章图案的图像进行变换，所述变换包括任意角度旋转、高斯模糊、高斯白噪声、校验噪声和/或平移设定距离；随机选择组合变换后的图像生成新的训练数据X；将训练数据X输入目标函数进行训练，所述目标函数为：其中N是训练数据样本数量，fω(X(i))是单个样本的损失函数，M是训练数据的总个数，ωj是其中的第j个参数，λ为训练参数的权重。其中，所述目标函数采用小批量随机梯度下降法进行后向传播计算。其中，获得0°、90°、180°及270°的待识别区域包括如下步骤：将印章图案区域进行旋转矫正，取得0°待识别区域；将0°待识别区域分别旋转90°、180°及270°获取四个待识别区域。本专利技术还公开一种印章识别系统，包括：摄像装置，获取包含印章图案的图像；存储介质，所述存储介质用于执行以下指令：检测图像上印章图案所在区域，旋转所述印章图案区域并获得0°、90°、180°及270°的四个待识别区域；将四个待识别区域输入识别模型进行识别，输出四个识别置信度，当识别置信度最高值超过设定阈值时，以所述识别置信度最高值作为印章图案识别结果。其中，所述识别模型为卷积神经识别网络。其中，所述系统还包括训练平台，所述训练平台用于执行识别模型训练，包括如下步骤：将包含印章图案的图像进行变换，所述变换包括任意角度旋转、高斯模糊、高斯白噪声、校验噪声和/或平移设定距离；随机选择组合变换后的图像生成新的训练数据X；将训练数据X输入目标函数进行训练，所述目标函数为：其中N是训练数据样本数量，fω(X(i))是单个样本的损失函数，M是训练数据的总个数，ωj是其中的第j个参数，λ为训练参数的权重。其中，所述目标函数采用小批量随机梯度下降法进行后向传播计算。其中，获得0°、90°、180°及270°的待识别区域包括如下步骤：将印章图案区域进行旋转矫正，取得0°待识别区域；将0°待识别区域分别旋转90°、180°及270°获取四个待识别区域。本专利技术的有益效果为：本专利技术的印章识别方法实现了大规模识别印章，识别准确率达到了98％以上，紫砂壶藏家通过识别印章了解紫砂壶信息，为紫砂壶的真假辨识提供重要的参考信息。附图说明图1为本专利技术实施方式中所获取的包含印章图案的图像的示意图；图2为本专利技术实施方式中所获取的0°待识别区域；图3为本专利技术实施方式中所获取的90°待识别区域；图4为本专利技术实施方式中所获取的180°待识别区域；图5为本专利技术实施方式中所获取的270°待识别区域；图6为本专利技术实施方式中印章识别方法的流程图。具体实施方式以下将结合附图所示的具体实施方式对本专利技术进行详细描述。但这些实施方式并不限制本专利技术，本领域的普通技术人员根据这些实施方式所做出的结构、方法、或功能上的变换均包含在本专利技术的保护范围内。由于紫砂壶的印章图案一般都是请专门的艺术设计，其字体和写法都千奇百怪，各具特色，对普通人来说很难辨别，甚至交于专门人士都会产生分歧，同一个工艺师往往都有好几个印章图案。根据紫砂壶泥料的不同，最终呈现出来的紫砂壶实体上的印章图案比印在纸质上的印章图案有很大不同，具体表现在背景噪声干扰、粗细不一、深浅不一、模糊等。而且随着紫砂壶在使用过程中，底部的印章图案有可能会产生侵蚀、污损等情况。为了解决上述技术问题，本专利技术的一实施方式中公开一种印章识别方法，所述印章识别方法能够普遍适用于方形印章识别、圆形印章识别等，参阅图6所示，包括如下步骤：S101：获取包含印章图案的图像；该步骤中可以通过手机等移动设备拍摄印章图案，也可以从其他设备获取光学印章图案，该方法不仅限制于在手机上使用，也可以通过其他固定或移动设备获取印章图案，如通过扫描枪、高拍仪等识读设备。S102：检测图像上印章图案所在区域，旋转所述印章图案区域并获得0°、90°、180°及270°的四个待识别区域；在该过程中，需要对印章图案的图像进行预处理，参阅图1所示，由于拍摄的图像可能包含除印章图案以外的背景图像，而且由于印章图案人为难以辨识，所以在拍摄时可能存在印章图案的旋转。因此包含印章图案的图像预处理主要解决印章图案所在区域检测以及旋转矫正，从而获得不含太多背景干扰的正拍印章图案。由于印章图案的不易识别性，在进行印章图案扫描时往往不知道哪个是正方向(印章图案上的字体正的)，因此需要做4个角度的图像增广，从而提高识别率和用户体验。本专利技术实施方式中，通过旋转印章图案区域并获得0°、90°、180°及270°的四个待识别区域，参阅图2、图3、图4、图5所示。在一优选的实施方式中，获得0°、90°、180°及270°的待识别区域包括如下步骤：将印章图案区域进行旋转矫正，取得0°待识别区域；将0°待识别区域分别旋转90°、180°及270°获取四个待识别区域。S103：将四个待识别区域输入识别模型进行识别，输出四个识别置信度，当识别置信度最高值超过设定阈值时，以所述识别置信度最高值作为印章图案识别结果。将四个角度的图案同时输入到识别模型中，每个角度的图案都会输出一个识别置信度。在本专利技术的实施方式中，先设定一个识别置信度阈值，并判断识别置信度最高值是否超过设定阈值，当识别置信度超过设定阈值时，以置信度最高的识别结果作为印章识别的结果，否则输出为“无法识别”或“非印章图案”。上述实施方式中，所述识别模型优选采用卷积神经识别网络。采用卷积神经识别网络，识别速度快，识别准确率高。所述识别模型通过预先训练获得，所述识别模型训练包括如下步骤：获取包含印章图案的图像，将所述图像作为原始训练数据，所述图像可通过线上搜集或者线下拍摄获得。将包本文档来自技高网...