[發明專利]一種身份證信息提取系統在審
| 申請號: | 201710173053.7 | 申請日: | 2017-03-22 |
| 公開(公告)號: | CN106991421A | 公開(公告)日: | 2017-07-28 |
| 發明(設計)人: | 張霞 | 申請(專利權)人: | 湖南聯信科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/34 | 分類號: | G06K9/34;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京華仲龍騰專利代理事務所(普通合伙)11548 | 代理人: | 李靜 |
| 地址: | 410000 湖南*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 身份證 信息 提取 系統 | ||
技術領域
本發明涉及信息提取技術領域,尤其是一種身份證信息提取系統。
背景技術
隨著我國經濟的飛速發展,人員流動日益頻繁,需要對外出旅游、住宿、務工等的流動人口進行監控和管理。身份證是我國18歲以上成年人的有效證件,記載了持有人的基本信息和一個唯一的身份證編號,目前,大多數情況下,都是采用登記的方法對身份證信息進行記錄,如用表格方式手工填寫,或由操作人員把有關內容鍵入計算機,輸入相應的信息管理系統,這需要耗費大量的人力和物力,而且效率低,長達18位的身份證號碼很有可能出現誤輸入,而且表格紙質方式更加不便于對信息的查詢和管理。
身份證信息提取系統,在服務性行業、交通和公安系統有著很大的需求,它可以加速完成身份證編號及個人信息快速有效的輸入,并通過相應的信息管理系統進行查詢,驗證等操作,同時還可以通過聯網將信息上傳到公安部,便于掌握流動人口的動向,進一步統計、查詢和管理。這一切將有利于推動相關部門辦公信息化和網絡化。
在現有的身份證信息提取系統中,一般僅僅對身份證的正面信息進行了提取。而該身份證信息提取系統不僅對身份證的正面信息進行了提取還對身份證的反面信息進行了提取。在該該系統中,采用人臉驗證的方法來識別身份證的正反兩面,從而實現對身份證的正面信息和身份證的反面信息的提取。
身份證信息提取系統中,如何提取身份證描述特征是一個非常關鍵的步驟。常用的特征提取方法有基于重心、粗網格、投影、筆畫穿越密度、文字輪廓等,但這些特征提取方法存在抗干擾能力差的特點,對畸變,位移變化不敏感。然而,該身份證信息提取系統中選用gabor特征作為提取身份證描述特征,能很好的解決常用特征提取方法的不足,提高了系統的識別率。
身份證信息提取系統中,預處理過程是一個相當重要的步驟,影響最終的識別效果,通常的預處理過程中最主要的過程是對身份證圖像進行旋轉校正,如果身份證圖像旋轉校正不準確,將影響著粗定位、精準定位和最終的識別結果。在該身份證信息提取系統中,通過對移動終端的攝像頭進行框框標定,即在攝像頭捕捉的每一幀圖像在中心位置設定一個大小為560*380的紅色框框,然后將身份證限定在紅色框框的四周進行拍攝,選取紅色框框位置的圖像,即得到身份證正反面圖像。該方案可以解決旋轉校正不準確使識別率低的問題。
發明內容
有鑒于此,本發明的目的在于提供一種身份證信息提取系統,可以解決現有技術中僅僅提取身份證正面信息以及由于旋轉校正不準確和描述特征抗干擾能力差使識別率底的問題。
本發明的技術方案為:一種身份證信息提取系統,包括如下步驟:
S1:進入身份證信息提取系統,捕獲身份證正面圖像和身份證反面圖像;
S2:識別身份證正面圖像和身份證反面圖像;
S3:對身份證正面圖像和身份證反面圖像進行行定位、去噪、二值化、單字分割,得到單個的身份證的有效文字信息;
S4:對S3得到的單個的身份證的有效文字信息進行識別,并輸出識別結果;
S5:對輸出結果進行校驗;
S6:退出身份證信息提取系統。
優選地,所述步驟S1的具體操作為:
S11:采用移動終端的攝像頭捕獲身份證正面圖像和身份證反面圖像,且對移動終端的攝像頭進行框框標定,即在攝像頭捕捉的每一幀圖像在中心位置設定一個大小為560*380的紅色框框;
S12:將身份證正面和身份證反面分別放入紅色框框區域的四周,進行拍照,然后分別選取身份證正面和身份證反面紅色框框區域的圖像,即捕獲了身份證正面圖像和身份證反面圖像。
優選地,所述步驟S2的具體操作為:
S21:選取大量的人臉圖像標定成正樣本,選取大量的非人臉圖像標定成負樣本,并通過Haar特征構建級聯分類器(adboost)來訓練人臉圖像模型;
S22:通過adboost模型檢測來識別用戶的身份證正面圖像和身份證反面圖像,即能檢測到人臉的圖像即為身份證正面圖像,反之為身份證反面圖像。
優選地,所述步驟S3的具體操作為:
S31:根據有效文字信息在身份證中的位置對有效信息進行粗定位;
S32:根據在有效文字信息行的邊界所在行像素的灰度平均值比背景要小這一特性,對粗定位的文字信息進行精準定位,采用的公式為:
avg_h[i]<avg_h[i-1]*coef且
avg_h[i+1]<avg_h[i-1]*coef且
avg_h[i+2]<avg_h[i-1]*coef
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