基于Faster-RCNN的多类证件检测与分类方法

摘要

本发明涉及一种基于Faster‑RCNN的多类证件检测与分类方法。首先人工选取适量的多类证件图片作为训练图片，制作训练数据集；然后基于Faster‑RCNN模型进行学习，根据学习的结果调整参数、做数据增强处理，重新训练直到得到一个较好的多类证件图像检测与分类模型；最后，对测试图像进行预处理，利用训练好的模型对图像进行检测分类。本发明方法对较模糊、角度众多的证件图像同样能够取得较好的检测分类结果；本方法具有较强的实用性，良好的发展前景。