[發明專利]手持證件模式下的對焦方法和裝置有效
| 申請號: | 201511025364.6 | 申請日: | 2015-12-30 |
| 公開(公告)號: | CN105678242B | 公開(公告)日: | 2019-05-07 |
| 發明(設計)人: | 張濤;王百超;張勝凱 | 申請(專利權)人: | 小米科技有限責任公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00 |
| 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: | 鞠永善 |
| 地址: | 100085 北京市海淀區清*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 手持 證件 模式 對焦 方法 裝置 | ||
1.一種手持證件模式下的對焦方法,其特征在于,包括:
獲取待對焦圖像;
從所述待對焦圖像中確定人臉區域;
根據所述人臉區域,采用證件識別模型在所述待對焦圖像中確定證件區域,其中所述證件識別模型是通過對訓練樣本集進行訓練后得到的,所述證件識別模型用于識別圖像中的字符內容;
將所述人臉區域及所述證件區域確定為對焦區域進行對焦;
其中,所述根據所述人臉區域,采用證件識別模型在所述待對焦圖像中確定證件區域,包括:根據所述人臉區域在所述待對焦圖像中確定證件候選區域;采用金字塔層級遍歷掃描方法,從所述證件候選區域中得到N個掃描圖像;采用所述證件識別模型,分別確定所述N個掃描圖像是否為證件上的字符區域;對所述N個掃描圖像是否為字符區域的確定結果進行聚類合并;根據所述聚類合并的結果,確定所述證件候選區域中的證件區域。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述從所述待對焦圖像中確定人臉區域,包括:
采用人臉檢測器從所述待對焦圖像中確定人臉區域;
其中,所述人臉檢測器為采用自適應增強Adaboost訓練方法對哈爾Haar特征進行訓練得到的人臉檢測器;或者,所述人臉檢測器為基于開源計算機視覺庫OpenCV的人臉檢測器。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述人臉區域在所述待對焦圖像中確定證件候選區域,包括:
根據待拍攝對象的人臉與待拍攝證件的位置分布關系,在所述待對焦圖像中確定證件候選區域;
或者,
確定待拍攝證件上是否有待拍攝對象的頭像,若有,則在所述待對焦圖像中確定所述待拍攝對象的頭像位置;根據所述待拍攝對象的頭像位置,在所述待對焦圖像中確定證件候選區域。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在所述采用所述證件識別模型,分別確定所述N個掃描圖像是否為證件上的字符區域之前,還包括:
對得到的所述N個掃描圖像進行歸一化處理。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用所述證件識別模型,分別確定所述N個掃描圖像是否為證件上的字符區域,包括:
采用所述證件識別模型,分別對所述N個掃描圖像的方向梯度直方圖HOG以及線性判別式分析LDA特征進行識別;
根據所述識別的結果,分別確定所述N個掃描圖像是否為證件上的字符區域。
6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
獲取訓練樣本集,所述訓練樣本集中的正樣本為文字樣本圖像,負樣本為非文字樣本圖像;
采用Adaboost訓練方法對所述文字樣本圖像和非文字樣本圖像的方向梯度直方圖HOG以及線性判別式分析LDA特征進行訓練,得到所述證件識別模型。
7.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,在所述采用Adaboost訓練方法對所述文字樣本圖像和非文字樣本圖像的方向梯度直方圖HOG以及線性判別式分析LDA特征進行訓練,得到所述證件識別模型之前,還包括:
對所述文字樣本圖像和所述非文字樣本圖像進行歸一化處理。
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