[發明專利]數字區域的識別方法和識別裝置、移動終端

有效

• 申請號: 201410234320.3
• 申請日: 2014-05-29
• 公開（公告）號: CN105224939B
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 張濤;陳志軍;張祺深
• 申請（專利權）人: 小米科技有限責任公司
• 主分類號: G06K9/20
• 分類號: G06K9/20;G06K9/46
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 劉映東

本公開提供一種數字區域的識別方法和識別裝置、移動終端，該識別方法包括：獲取對象的待識別圖像；調用預配置的對應于所述對象的區域分類器，所述區域分類器由對應于所述對象中的數字區域和非數字區域的區域訓練樣本生成，且所述區域訓練樣本來自所述對象的樣本圖像；根據所述區域分類器識別出所述待識別圖像中的數字區域，以供對所述數字區域進行光學字符識別。通過本公開的技術方案，可以對對象的待識別圖像進行預處理，準確識別出其中包含的數字區域，從而有助于后續的光學字符識別等操作，避免發生誤識別。

技術領域

本公開涉及圖像處理技術領域，尤其涉及數字區域的識別方法、數字區域的識別裝置和移動終端。

背景技術

隨著科技的不斷發展，終端設備能夠執行越來越多的功能，尤其是智能手機等移動終端，已經成為人們日常生活中不可或缺的一部分。

舉例而言，OCR(Optical Character Recognition，光學字符識別)幾乎成為所有終端設備必備的功能，使得很多原本需要用戶手動輸入的場景下，可以通過OCR技術自動識別和輸入信息，比如在使用“充值卡”時，無需用戶手動輸入賬戶名和密碼，而直接通過OCR技術自動識別即可，有助于提高用戶的工作效率。

具體地，終端設備需要首先獲取“充值卡”的圖像，再從該圖像中識別出賬戶名和密碼等數字。然而，該“充值卡”的圖像上顯然還會包含很多其他信息，從而造成對賬戶名和密碼等數字的干擾和影響，導致誤識別或無法識別等情況的發生。

發明內容

為克服相關技術中存在的問題，本公開提供一種數字區域的識別方法、數字區域的識別裝置和移動終端。

根據本公開實施例的第一方面，提供一種數字區域的識別方法，包括：

獲取對象的待識別圖像；

調用預配置的對應于所述對象的區域分類器，所述區域分類器由對應于所述對象中的數字區域和非數字區域的區域訓練樣本生成，且所述區域訓練樣本來自所述對象的樣本圖像，對應于所述數字區域的每個所述區域訓練樣本包括至少兩個數字字符；

根據所述區域分類器識別出所述待識別圖像中的數字區域；

將所述區域分類器識別出的數字區域作為候選數字區域，并對每個所述候選數字區域中的字符進行切分操作；

調用預配置的數字判別器，并根據所述數字判別器識別切分得到的每個字符；

篩除所述候選數字區域中的非數字字符，并將剩余字符對應的區域作為所述待識別圖像中的數字區域，以供對所述數字區域進行光學字符識別。

在該技術方案中，由于區域分類器是預先基于對象的樣本圖像的樣本訓練而得到，使得在利用該區域分類器對對象進行分類識別時，其分類依據實際上來源于對象自身的區域設置特點，不僅能夠適應于多種環境條件(每個樣本圖像均可以認為對應于一種環境條件)，而且具有更強的識別能力和更好的識別效果，從而準確識別出待識別圖像中的數字區域，便于執行后續的OCR處理。

在一示例性實施例中，所述區域分類器是由每個區域訓練樣本對應的第一分類器級聯得到的第二分類器。在該技術方案中，通過對第一分類器的級聯優化，使得到的第二分類器融合了所有區域訓練樣本的樣本特征，從而有助于提升識別的準確度。

在一示例性實施例中，每個所述第一分類器是由相應區域訓練樣本的方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient，HOG)特征經過線性判別分析(LinearDiscriminant Analysis，LDA)投影后得到。在該技術方案中，通過采用HOG特征，使得能夠根據梯度分布來更好地描述區域訓練樣本；同時，通過LDA投影對HOG特征進行降維處理，從而有助于降低第二分類器的訓練難度，提高訓練效率。