基于像素值的电子合同印章图片PS痕迹识别方法及系统与流程

本发明涉及图像识别，更具体地说，本发明涉及基于像素值的电子合同印章图片ps痕迹识别方法及系统。

背景技术：

1、电子印章技术以先进的数字技术模拟传统实物印章，其管理、使用方式符合实物印章的习惯和体验，其加盖的电子文件具有与实物印章加盖的纸张文件相同的外观、相同的有效性和相似的使用方式。

2、根据电子签名法规定，在签订电子印章时，利用溯源系统，验证电子合同印章的可靠性，但是仍需要一种基于像素值的电子合同印章图片ps痕迹识别方法及系统，来避免因为溯源系统的故障导致无法判断电子合同印章的准确性。

3、通过人眼很难判断经过ps(photoshop)工具修改得到的电子印章与规范的电子印章的不同，且目前的电子合同印章的ps痕迹检测的准确率不高，因此需要一种电子合同印章图片ps痕迹识别方法，来解决目前电子印章ps痕迹不易识别的问题。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供基于像素值的电子合同印章图片ps痕迹识别方法及系统，通过对图片的预处理，分别获取待识别的电子合同印章图片与标准图片的频率偏差参数和像素值变化系数参数，得到判断图片是否具有ps痕迹的指数，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于像素值的电子合同印章图片ps痕迹识别方法，包括下列步骤：

3、步骤s01、获取标准图片：基于机器识别算法获取待识别电子印章图片的特征，基于印章特征到印章类型索引表，从标准电子印章图片数据库中获取待识别电子印章图片对应的标准电子合同印章图片；

4、步骤s02、图片预处理与分区：将待识别电子合同印章图片进行图像闭运算处理，得到预处理后待识别印章图片，将图片划分为n个子区域，同时将子区域编号记为1，2，…，n；

5、步骤s03、获取频率偏差参数：获取电子印章图片的噪声图，基于傅里叶变化将标准电子合同印章噪声图片与电待识别电子印章噪声图片的每个子区域的图片从空间域转化为频率域，得到每个子区域间的频率偏差参数px，满足公式其中pli表示待识别图片第i个子区域的平均频率，表示标准图片第i个子区域的平均频率，将子区域的频率偏差记为px1，px2，…，pxn；

6、步骤s04、获取像素值变化系数参数：分别计算标准电子合同印章图片与电待识别电子印章图片的每个子区域的像素值变化率参数，获取待识别电子合同印章图片相对于标准电子合同印章图片在子区域中的像素梯度值变化程度，记为zt1，zt2，…，ztn，基于每个子区域的权重参数wbj，获取电子合同印章图片子区域的像素值变化系数参数xs，将子区域的像素值变化系数参数记为xs1，xs2，…，xsn；

7、步骤s05、基于子区域的频率偏差参数和像素值变化程度参数，获取子区域的ps风险指数fx，满足公式其中k1、k2为系数常数，v0标准电子合同印章图片的平均像素值，将子区域的ps风险指数记为fx1，fx2，…，fxn，设置风险指数的评估阈值th，标记超出阈值的子区域为具有ps痕迹，计算电子合同印章图片整体的ps程度指数zfx，满足公式

8、优选的，所述图像闭运算处理是将电子印章图像先进行膨胀，后进行腐蚀，填充物体内的小空洞，将邻近物体连接起来，使断开的轮廓线封闭，平滑边界同时不改变面积。

9、优选的，频率偏差参数获取中包括频域对齐预处理步骤，预处理步骤为基于平均频域对齐方法和图片重心区域频域对齐中的任一一种。

10、优选的，所述像素值变化系数参数的获取过程为：

11、步骤s11、像素对齐：获取标准电子合同印章图片的平均像素值v0，根据v0对待测电子印章像素进行增缩处理，使待识别的电子合同印章与标准的电子合同印章的平均像素值相等；

12、步骤s12、像素点变化率：分别获取区域内，图像像素点在x轴的变化率满足公式在y轴的变化率满足公式将待识别电子合同印章图片子区域的像素点变化率参数(txi，tyi)，记为(tx1，ty1)，(tx2，ty2)，…，(txn，tyn)，将标准电子合同印章子区域的像素点变化率记为(t0xi，t0yi)；

13、步骤s13、获取子区域的像素值变化程度zt：获取满足公式将子区域的像素值变化程度记为zt1，zt2，…，ztn；

14、步骤s14、获取子区域的像素值变化系数参数xs，将子区域的像素值变化系数参数记为xs1，xs2，…，xsn，满足公式xsi＝ztj*wbj，其中wbj表示不同子区域的权重系数。

15、优选的，不同子区域的权重系数wbj获取过程包括下列步骤：

16、步骤s21、获取标准电子合同印章图片，将图片划分为n个区域得到局部图片，将局部图片输入经过训练的双通道卷积神经网络模型b的第一通道，将标准电子合同印章图片输入卷积神经网络的第二通道；

17、步骤s22、基于第一通道获取局部特征集合：基于卷积模块与块注意力模块，获取每个子区域的特征集合，基于子区域的面积zsi，获取子区域的平均像素值pi，得到特征m个特征，每个特征的维度记为dti；

18、步骤s23、计算每个子区域特征的稠密程度参数cmi，记为cm1，cm2，…，cmn，满足公式其中wai表示每种特征的权重系数常数；

19、步骤s24、基于第二通道获取整体特征集合，基于卷积模块网格注意力模块，获取待识别电子合同印章图片的特征集合，将局部特征集合与整体特征集合融合，得到n个特征，每个特征的维度记为dti；

20、步骤s25、计算电子合同印章图片的平均稠密程度参数为cm0，获取整体待识别电子合同印章图片的平均像素值p0、整体图片的面积zs0，满足公式

21、步骤s26、获取每个区域的重要程度参数：得到每个子区域的权重系数wbj，满足公式

22、优选的，第一通道和第二通道具有相同的卷积核。

23、优选的，所述风险指数的评估阈值th的获取过程为：获取标准的电子合同印章图片和人工标记的经过ps修改的电子合同印章，获取频率偏差参数和像素值变化系数参数，基于主成分分析法获得频率偏差参数和像素值变化系数参数的贡献率，得到k1、k2为系数常数，基于获取的数据经过统计学分析得到风险阈值th。

24、优选的，所述双通道卷积神经网络模型的训练包括下列步骤：

25、步骤s31、获取训练样本：获取每种类型的电子合同印章的标准电子合同印章图片，采用矩形框对有ps痕迹的电子合同印章图片进行裁剪和标记获得具有ps痕迹的样本数据集，按照8:2的比例将样本数据集划分得到训练集和测试集；

26、步骤s32、将训练集输入卷积神经网络模型b中，获取电子合同印章的ps痕迹特征集合，特征的类型包括：颜色特征、纹理特征形状特征和空间关系特征；

27、步骤s33、将测试集数据卷积神经网络模型b中，验证模型的准确率、精确率和召回率，当结果满足精确率和召回率的阈值要求，则完成卷积神经网络的训练。

28、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于像素值的电子合同印章图片ps痕迹识别系统，包括下列模块：

29、标准电子印章图片数据库模块用于存储标准电子合同印章图片，印章按照类型存储，根据印章特征建立印章类型索引表，包括索引构建单元和印章图片实时更新单元，所述索引构建单元用于构建电子合同印章特征到标准电子合同印章的映射，所述印章图片更新单元用于将更新后的标准印章图像存储在原存储单元中，同时设置印章图片更新的时间；

30、卷积神经网络模型搭建模块用于搭建识别ps痕迹特征的神经网络，包括数据预处理单元、模型训练单元，所述数据预处理单元用于增强图像特征，所述模型训练单元基于标记的电子合同印章图片，获取双通道的卷积神经网络模型；

31、电子合同印章匹配模块用于为待识别的电子合同印章图片匹配对应的标准电子合同印章图片；

32、频域偏差程度参数获取模块用于获取待识别电子合同印章图片与标准电子合同印章图片的频域差值；

33、像素值变化系数参数获取模块用于获取电子合同印章图片相对于标准电子合同印章图片的像素变化系数参数，包括图片像素对齐单元、图片划分单元、像素点变化率获取单元、像素值变化程度参数获取单元、子区域权重获取单元、像素值变化系数参数获取单元；

34、ps痕迹风险评估模块用于评估电子合同印章的ps风险，基于预设阈值标记超出阈值的子区域具有ps痕迹。

35、优选的，所述图片像素对齐单元用于对待测电子印章像素进行增缩处理，使待识别的电子合同印章与标准的电子合同印章的平均像素值相等；所述图片划分单元用于将电子合同印章图片划分为n个子区域；所述像素点变化率获取单元用于获取待识别电子合同印章图片和标准电子合同的图像像素点变化率；所述子区域像素值变化程度参数获取单元用于获每个子区域的像素值变化程度参数；所述子区域权重获取单元用于获取子区域的权重系数；所述像素值变化系数参数获取单元用于获取待识别电子合同印章每个子区域的像素值变化系数参数。

36、本发明的技术效果和优点：

37、本发明具体采用通过对电子合同印章图片进行预处理，对电子合同印章图片的像素值进行像素对齐、获取像素点变化率，基于像素点变化率得到子区域的像素值变化程度，基于卷积神经网络获取图片ps痕迹特征，基于特征稠密程度为电子合同印章图片的子区域匹配权重，分别获取待识别的电子合同印章图片与标准图片的频率偏差参数和像素值变化系数参数，得到能够准确判断图片是否具有ps痕迹的指数。