基于深度学习的证件照规范化精细处理研究.pdf

摘要

随着社会经济的迅速发展，证件照片已经成为人们日常生活、学习和工作的一

个不可或缺的部分。在当代社会中，证件照片扮演着至关重要的角色，它对于确保

个人身份的合法性、以及提高日常生活的便利性具有重大意义。随着数字证件照的

普及和深度学习技术的发展，通过互联网自行制作证件照已逐渐代替传统去照相

馆拍摄的方式。

但在实际在线制作证件照的过程中，由于大部分用户都不是专业人士，可能会

上传翻拍人像影响最终生成证件照的质量，同时部分用户会上传伪造人像来盗用

他人证件照。而在证件照制作过程中也存在人像主体预测不完整以及人像细节预

测模糊的问题，影响最终证件照的使用。在社会日常生活中，数字证件照的功能与

重要性日渐凸显，而深度学习技术的发展为其获取提供了便捷途径。同时随着数字

相片的普及，个人信息安全需要依靠伪造人像检测技术得到保证。为此，本课题将

基于深度学习对证件照的规范化精细处理进行研究和应用，其主要研究内容包括：

（1）对规范化处理中证件伪造人像检测算法部分进行研究，提出了一种具有

较高准确率以及泛化能力的伪造人像检测网络，针对网络中存在的无效特征提取

问题设计了一种提高模型对特征区域关注度的全局归一化校准模块，该网络能够

在面对来自不同图像世界的多种伪造方式时仍具有较高的准确率。

（2）对精细处理生成证件照中人像抠图部分进行研究，设计了一种对预测图

中不确定区域α值权重进行修改的轮廓锐度提炼网络（CSRN），结合在含有残差

U型块结构（ResidualU-blocks）的U-Net目标检测网络的基础上设计了一种面向

半身人像抠图的端到端抠图网络。该网络能够在不影响深层网络获取完整前景信

息的前提下，有效的减少图像噪点，从而获得边缘细节更为精细的前景图。

（3）基于上述研究成果，设计并实现了一种先进的证件照规范化精细处理系

统。该系统能够对用户上传人像进行规范化检测、执行人像抠图处理以及完成证件

照的合成工作。该系统的实施不仅提高了证件照片处理的质量，而且通过规范化处

理，确保了最终产出的证件照片满足官方标准和用户的个人期望。

关键词：数字证件照，深度学习，伪造人像检测，人像抠图

Abstract

Withtherapiddevelopmentofthesocio-economiclandscape,IDphotoshave

becomeanindispensablepartofpeoplesdailylives,education,andwork.In

contemporarysociety,IDphotosplayacrucialroleastheyaresignificantforensuring

thelegalityofpersonalidentityandenhancingtheconvenienceofdailylife.Withthe

proliferationofdigitalIDphotosandtheadvancementofdeeplearningtechnology,

creatingIDphotosthroughtheinternethasgraduallyreplacedthetraditionalmethodof

visitingaphotostudio.

However,intheactualprocessofcreatingIDphotosonline,mostusers,notbeing

professionals,mayuploadre-photographedportraitsthataffectthequalityofthefinalID

photo.Moreover,someusersmayuploadforgedportraitstomisusesomeoneelsesID

photo.TheprocessofcreatingIDphotosalsofaceschallengessuchas