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.
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