[發明專利]一種身份證打碼系統及方法

在審

• 申請號: 201710545725.2
• 申請日: 2017-07-06
• 公開（公告）號: CN107369086A
• 公開（公告）日: 2017-11-21
• 發明（設計）人: 吳祥輝;馮炯;范詩劍;顧濤;戎懷陽;賀曄峰
• 申請（專利權）人: 上海你我貸互聯網金融信息服務有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06T11/40;G06K9/00;G06K9/32
• 代理公司: 北京德恒律治知識產權代理有限公司11409
• 代理人: 章社杲,盧軍峰

1.一種身份證打碼系統，其特征在于，包括：

人臉定位模塊，利用人臉檢測深度學習模型定位身份證上的人臉區域；

字符定位模塊，用于定位所述身份證上的多個字符區域；以及

區域打碼模塊，連接于所述人臉定位模塊和所述字符定位模塊，所述區域打碼模塊根據需要對所述人臉區域和所述多個字符區域中需要隱藏的區域進行打碼處理。

2.根據權利要求1所述的身份證打碼系統，其特征在于，所述字符定位模塊利用字符定位深度學習模型和字符結構定位算法定位所述多個字符區域。

3.根據權利要求2所述的身份證打碼系統，其特征在于，所述字符定位模塊包括：

圖像分層子模塊，根據像素值的分布統計結果對所述身份證的圖像像素進行分層處理；

像素處理子模塊，基于非參數核密度估計對每一層的字符圖像像素進行二值化處理，并在所述二值化處理之后進行迭代搜索；以及

定位信息生成子模塊，根據所述迭代搜索的結果定位所述字符區域。

4.根據權利要求1所述的身份證打碼系統，其特征在于，

人臉檢測深度學習模型為rcnn神經網絡模型。

5.根據權利要求2所述的身份證打碼系統，其特征在于，

其中，所述字符定位模塊包括tensorfolw機器學習平臺；以及

所述字符定位深度學習模型包括vgg16網絡模型。

6.根據權利要求3所述的身份證打碼系統，其特征在于，還包括：

驗證模塊，連接于所述人臉定位模塊、所述字符定位模塊、和所述區域打碼模塊，所述驗證模塊通過所述字符結構定位算法對定位的所述人臉區域和所述多個字符區域進行交叉驗證。

7.一種身份證打碼方法，其特征在于，包括：

利用人臉檢測深度學習模型定位身份證上的人臉區域；

定位所述身份證上的多個字符區域；以及

根據需要對所述人臉區域和所述多個字符區域中需要隱藏的區域進行打碼處理。

8.根據權利要求7所述的身份證打碼方法，其特征在于，定位所述身份證上的多個字符區域包括：

利用字符定位深度學習模型定位和字符結構定位算法定位所述多個字符區域。

9.根據權利要求8所述的身份證打碼方法，其特征在于，利用字符定位深度學習模型定位和字符結構定位算法定位所述多個字符區域包括：

根據像素值的分布統計結果對所述身份證的圖像像素進行分層處理；

基于非參數核密度估計對每一層的字符圖像像素進行二值化處理，并在所述二值化處理之后進行迭代搜索；以及

根據所述迭代搜索的結果定位所述字符區域。

10.根據權利要求9所述的身份證打碼方法，其特征在于，在定位所述身份證上的多個字符區域之后還包括：

通過所述字符結構定位算法對定位的所述人臉區域和所述多個字符區域進行交叉驗證。