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龙图腾网获悉深圳神盾卫民警用设备有限公司;江西科泰华软件有限公司申请的专利一种用于证件图像的检测识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114419684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011072848.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种用于证件图像的检测识别方法是由袁非牛;朱晓熔;李彬;蒋秀峰设计研发完成，并于2020-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于证件图像的检测识别方法在说明书摘要公布了：本说明书提供一种用于证件图像的检测识别方法，涉及图像处理技术领域，通过获取需要进行检测识别的训练图像，将所述的训练图像划分为训练样本集和测试样本集；再构建对待检测证件图像进行检测识别的深度神经网络结构；将获取的训练样本集输入到构建的深度神经网络结构中的数据输入层进行深度神经网络训练，获取检测识别模型；最后将获取的测试样本集输入到检测识别模型中，实现对包含68个人脸特征点、3个人脸姿态角和1个眼镜佩戴状态的待检测证件图像的检测识别。本发明方法实现了混合估计，速度快，精度高，同时对用户的人脸特征点、人脸姿态角和眼镜佩戴情况进行识别，能够对用户进行提醒，从而在用户拍照时获得符合要求的证件照片。

本发明授权一种用于证件图像的检测识别方法在权利要求书中公布了：1.一种用于证件图像的检测识别方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取需要进行检测识别的训练图像，将所述的训练图像划分为训练样本集和测试样本集；所述的训练图像为已标注人脸特征点、人脸姿态角和眼镜佩戴状态的证件图像； 步骤2、构建对待检测证件图像进行检测识别的深度神经网络结构； 所述的深度神经网络结构包括数据输入层、第一次残差下采样层、第二次残差下采样层、第三次残差下采样层、第四次残差下采样和全局池化层、第五次残差下采样和全局池化层、第六次残差下采样和全局池化层、全连接层和输出层，将输出层与混合损失函数相连接； 步骤3、将步骤1中获取的训练样本集输入到步骤2构建的深度神经网络结构中的数据输入层进行深度神经网络训练，获取检测识别模型； 训练时的损失函数采用步骤2中的混合损失函数，将混合损失函数的输出反馈给网络，对网络进行循环迭代训练使得混合损失函数最小； 所述获取的检测识别模型，包括： 步骤3.1、对输入到深度神经网络的训练样本集依次进行三次残差下采样处理，获取第一特征图； 步骤3.2、将经过步骤3.1处理后获取的第一特征图分为2路，第1路继续进行残差下采样处理，获取第二特征图；第2路进行全局池化处理，获取第三特征图； 步骤3.3、将经过步骤3.2处理后获取的第二特征图分为2路，第1路继续进行残差下采样处理，获取第四特征图；第2路进行全局池化处理，获取第五特征图； 步骤3.4、将经过步骤3.3处理后获取的第四特征图分为2路，第1路继续进行残差下采样处理，获取第六特征图；第2路进行全局池化处理，获取第七特征图； 步骤3.5、将三次全局池化处理所获取的第三特征图、第五特征图和第七特征图中的池化特征进行复制连接，以全连接的方式获取多尺度的输出特征向量； 步骤4、将步骤1中获取的测试样本集输入到检测识别模型中，实现对包含68个人脸特征点、3个人脸姿态角和1个眼镜佩戴状态的待检测证件图像的检测识别。

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