基于改进MobileNet v2的护照底纹检测研究

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万方数据

中文摘要：检测底纹是确保护照真实性和安全性的关键步骤,对于保护国家的边境安全具有至关重要的作用.针对人工检查护照效率低、传统的分类算法效果差以及模型参数量大的问题,提出一种基于MobileNet v2网络模型改进的轻量化证件底纹分类算法.在原有网络模型的基础上,加入动态元滤波器模块提高证件底纹分类的准确率,并在自制的证件底纹数据集上进行实验验证,解决了传统算法无法满足实际证件底纹情况多变的问题.实验结果表明,改进算法在证件底纹分类准确率上达到了89.3%,相比原网络提升了4.8%,优于ResNet18和Transformer算法,因此更具有实际应用价值.

作者：

徐佳峰

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作者单位：

中国人民警察大学广东广州 510663

关键词：

深度学习护照底纹图像分类证件检测

出版年：

2024

DOI：

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.10.042

信息技术与信息化

山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29

ISSN：1672-9528

年,卷(期)：2024.(10)