[發明專利]基于圖像的銀行卡識別方法及裝置有效
| 申請號: | 201710375107.8 | 申請日: | 2017-05-24 |
| 公開(公告)號: | CN108960221B | 公開(公告)日: | 2020-11-03 |
| 發明(設計)人: | 周曦;許梅芳 | 申請(專利權)人: | 上海云從企業發展有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/20 | 分類號: | G06K9/20;G06K9/34 |
| 代理公司: | 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219 | 代理人: | 李琦 |
| 地址: | 201203 上海市浦東新區中國(上海*** | 國省代碼: | 上海;31 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 圖像 銀行卡 識別 方法 裝置 | ||
1.一種基于圖像的銀行卡識別方法,其特征在于,包括:
步驟1,獲取銀行卡圖像中卡號的所在區域,根據卡號行的上、下基線去除相應冗余背景,定位所述卡號行的區域;
步驟2,根據所述卡號行的區域中字符邊界的紋理特征定位字符邊界獲取字符所在的候選區域;其中,根據字符間紋理特征與字段間紋理特征分別定位字段內部與字段邊界的字符邊界;
在字符邊界候選池左右兩邊區域中計算該候選的字符間紋理特征,根據分類器的輸入與輸出,判斷所述候選的字符間紋理特征是否為處于字段內部的字符邊界,該字符間紋理特征對應包含邊緣點變化特征,梯度變化特征以及筆畫連續性特征;
在所述字符邊界候選池左右兩邊區域中計算該候選的字段間紋理特征,根據分類器的輸入與輸出,判斷所述候選的字符間紋理特征是否為處于字段邊界的字符邊界,該字段間紋理特征對應包含邊緣點變化特征,梯度變化特征以及筆畫連續性特征;
步驟3,識別各個字符的候選區域得到對應的識別置信度,均值化每條字符路徑中各個字符得到識別置信度均值,選擇所述識別置信度均值最高的字符路徑為字符定位結果,結合該字符路徑中各個字符的識別結果生成卡號行的識別結果。
2.根據權利要求1所述的基于圖像的銀行卡識別方法,其特征在于,所述步驟1包括:
步驟1.1,采用文本檢測器基于滑窗搜索的方式,其中,利用滑動窗口在銀行卡圖像上進行滑動搜索,根據搜索窗口提取文本紋理特征作為分類器的輸入,根據分類器的輸出判斷搜索窗口是否為卡號字段的候選區域;
步驟1.2,根據卡號字段候選區域在豎直方向的重疊率獲取卡號行的候選區域,結合卡號行的候選區域的形狀與紋理特征在候選區域選擇出卡號行。
3.根據權利要求2所述的基于圖像的銀行卡識別方法,其特征在于,所述步驟1.2包括:
計算任意兩個卡號字段候選區域在豎直方向的重疊率,篩選重疊率大于75%的卡號字段候選區域為候選區域組;選擇所述候選區域組中最小矩形區域為卡號行的候選區域;
將卡號行的候選區域沿水平方向分割得到多個子區域,利用gabor filter得到每個子區域的文本紋理特征;基于每個子區域的文本紋理特征采用分類器獲取每個卡號行候選區域為卡號行文本的置信度,篩選置信度最高的卡號行候選區域為卡號行;
利用文本行基線檢測器中canny邊緣檢測算法檢測卡號行區域橫向筆畫,根據hough變換從橫向筆畫中得到卡號行的上、下基線候選區域,計算該基線所在位置的紋理變化特征作為分類器的輸入,篩選置信度最高的上、下基線候選區域為卡號行的上、下基線。
4.根據權利要求1所述的基于圖像的銀行卡識別方法,其特征在于,所述步驟3包括:
采用單字分類器識別各個字符的候選區域,獲得各個字符候選區域的識別置信度;其中,所述單字分類器為google-net結構的神經網絡;利用光學字符識別技術從字符候選區域生成一系列字符定位路徑;根據每條字符定位路徑中各字符的識別置信度均值,選擇置信度均值最高的字符定位路徑為字符定位結果,結合該字符路徑中各個字符的識別結果生成卡號行的識別結果。
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