1.一種證件識別方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述樣本圖片集處理為多組三元組數據之前，所述方法還包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述樣本圖片集處理為多組三元組數據，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算所述三元組數據中正負樣本之間的最大距離，作為第一損失函數，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用基于殘差神經網絡結構的圖片分類模型對所述三元組數據進行分類，計算對應的第二損失函數，包括：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一損失函數和所述第二損失函數計算所述三元組數據的總損失函數，包括：
8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述總損失函數對所述圖片分類模型迭代更新，得到權重參數穩(wěn)定的目標圖片分類模型，包括：
9.一種證件識別系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
10.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如權利要求1～8中任一項所述的證件識別方法。