(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210697537.2 (22)申请日 2022.06.20 (71)申请人 江苏省联合征信有限公司 地址 210000 江苏省南京市 建邺区江东中 路373号20层 (72)发明人 陈健　周云松　叶俊　齐宁　 王培才　韩宇　 (74)专利代理 机构 南京众联专利代理有限公司 32206 专利代理师 叶涓涓 (51)Int.Cl. G06Q 10/10(2012.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/774(2022.01) (54)发明名称 一种自动审核证明材 料的方法和装置 (57)摘要 本发明提供了一种自动审核证明材料的方 法和装置， 能够自动分析判断用户上传的证明材 料是否规范， 极大提升整体审核效率， 准确度高。 本发明利用模板配置功能， 配置不同证明材料的 模板以及相似度阈值； 根据相似度算法， 根据用 户上传的不同模板， 计算用户上传证明材料与模 板的相似度， 并能预先过滤不符合要求的图片数 据。 本发明通过采集不同的模板训练数据利用工 具标注不同模块的证明材料训练数据， 然后训练 改进adaboost算法， 得出图片审核算法， 并且利 用人工复核模块得出的数据集再次作为训练样 本， 递归训练审核算法， 提升算法精度。 权利要求书3页 说明书6页 附图4页 CN 115018464 A 2022.09.06 CN 115018464 A 1.一种自动审核证明材 料的方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤1： 配置上传系统需要审核的证明材 料模板， 具体包括： 步骤1.1， 收集当前业 务系统需要审核的证明材 料类别； 步骤1.2， 针对步骤1.1 收集的证明材料， 挑选出符合条件的证 明材料， 并以此制作证 明 材料模板； 步骤1.3， 标记步骤1.2制作的证明材料模板是否需要加盖印章以及证明材料类别,并 对不同的类型设置不同的编码值； 步骤2： 存 储用户上传的证明材 料和证明材 料类型对应的码值； 步骤3： 计算用户上传证明材 料与步骤1配置的模板材 料相似度； 包括： 步骤3.1， 通过步骤2上传的证明材料类型， 根据用户上传的证明材料码值筛选出进行 相似度计算的模板； 步骤3.2， 通过相似度匹配算法计算出当前用户证明材料与模板的相似度， 包括如下过 程： 首先裁剪用户上传材料中的图片， 令其与模板中图片的图片大小一致； 并将裁剪后的图 片进行灰度化处理； 计算图片的直方图数据， 统计相同像素点的概率分布， 根据相关性计算 公式， 计算两个图片直方图的相似度； 步骤4： 过滤步骤3 中相似度低的证 明材料， 判断步骤3计算得到的相似度 是否超过设定 的阈值， 没有则直接判定 当前证明材料不符合要求， 直接返回结果信息； 如果等于或超过设 定的阈值则进入步骤5； 步骤5： 自动审核步骤4过滤的证明材料； 通过预先训练的改进adaboost算法识别步骤4 中超过阈值的证明材 料并提取 材料中的印章信息， 包括： 步骤5.1， 利用互联网以及系统本身采集的证明材料， 人工标注改进adaboost算法需要 的训练数据； 步骤5.2， 利用人工标注的训练数据集， 进行改进adaboost训练， 并得出训练后的分类 器作为图片审核算法； 步骤5.3， 针对步骤4的证 明材料， 采用图片审核算法给出具体的识别结果， 即当前证 明 材料是否包含印章信息， 包 含直接进入步骤6复核， 不包 含则直接则返回结果信息； 步骤6： 快速核验步骤5审核算法审核的包含印章的证明材料图是否有错误， 工复核通 过的， 则直接通过图片审核 结果模块返回结果信息给具体的业务系统； 当复核不通过的， 将 结果通知具体的业 务系统； Step7： 通过复核层中的图片审核结果模块将结果回传至业务系统， 从而完成证明材料 的审核， 提升审核效率。 2.根据权利要求1所述的自动审核证明材料的方法， 其特征在于， 所述步骤2中通过 http api方式存 储用户上传的证明材 料。 3.根据权利要求1所述的自动审核证明材料的方法， 其特征在于， 所述步骤5中改进 adaboost算法的具体过程如下： 1、 给定训练样本集合S＝{(x1,y1),...,(xm,ym)}， 弱分离器空间H， 其中xi∈X， 为样本向 量， y＝±1， 为类别标签， m为样本总数； 初始化样本概 率分布， D1(i)＝1/m,i ＝1,...,m； 2、 循环迭代T次: (1)弱分类 器空间H中的h：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115018464 A 2a.把样本空间X划分为 n等分， 即X1,X2,…,Xn b.训练样本的概 率分布为Dt， 计算 c.弱分类 器在上述划分时的输出 其中 为一动态的正常数； d.计算归一 化因子 (2)在弱分类 器空间中选择一个ht,使得Z最小化 (3)更新每 个训练样本的权 重使其满足概 率分布的归一 性 其中Zt为归一化因子， 使得 3、 最终的强分类 器H为 其中b为给定阈值， 默认值 为0。 4.根据权利要求1所述的自动审核证明材料的方法， 其特征在于， 所述步骤6中将审核 不通过的图片数据反馈 至训练数据集作为下次模型训练的训练样本 。 5.一种自动审核证明材料的装置， 用于实现权利要求1 ‑4中任意一项所述的自动审核 证明材料的方法， 包括： 配置层、 接入层、 过 滤层、 审核层、 复核层； 所述配置层包括模板上传模块、 模板配置模块， 模板上传模块用于上传模板， 模板配置 模块用于根据不同的模板配置不同的编码值用于区分模板类型， 并且配置相似度阈值； 所述接入层包括图片接入接口模块， 用于通过http  api的方式存储用户上传的证明材 料， 并且告知当前证明材 料类型； 所述过滤层包括图片相似度计算模板、 图片过滤模块， 图片相似度计算模板用于计算 用户上传证明材料与配置层配置的模板材料相似度； 过滤模块用于过滤相似度低的证明材 料， 将相似度较高的证明材 料送入审核层； 所述审核层包括图片审核算法模块， 用于通过预先训练的改进adaboost算法识别过滤 模块过滤出的超过阈值的证明材 料并提取 材料中的印章信息；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115018464 A 3