【摘 要】
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为了实现高仿真光敏印章印文的自动识别,探究训练样本量、网络模型对识别准确率的影响,通过扫描打印伪造法、拓印设计伪造法制备2枚高仿光敏印章,盖印3000枚印文作为训练样本
【机 构】
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中国人民公安大学刑事科学技术学院,公安部物证鉴定中心
【基金项目】
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财政部基本科研业务基金资助项目(2018JB022)
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为了实现高仿真光敏印章印文的自动识别,探究训练样本量、网络模型对识别准确率的影响,通过扫描打印伪造法、拓印设计伪造法制备2枚高仿光敏印章,盖印3000枚印文作为训练样本,30枚印文作为测试样本,利用卷积神经网络4种模型实现高仿真光敏印章印文的鉴别。4种网络模型均能得到100%的识别准确率。仿真实验结果表明,针对高仿真光敏印章印文识别任务,卷积神经网络能作为一种可行的方法为检验提供辅助参考;综合分析4种网络模型,Resnet50是最优选择。
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