[發明專利]一種基于特征匹配的身份證內容識別系統及方法

在審

• 申請號: 201910143343.6
• 申請日: 2019-02-26
• 公開（公告）號: CN109919060A
• 公開（公告）日: 2019-06-21
• 發明（設計）人: 謝雨飛;劉樹春;陳明曦;林亦寧;彭垚;呂桂華
• 申請（專利權）人: 上海七牛信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06K9/72
• 代理公司: 上海碩力知識產權代理事務所(普通合伙) 31251
• 代理人: 郭桂峰

1.一種基于特征匹配的身份證內容識別系統，其特征在于，所述系統包括：

圖像預處理單元，對包含身份證圖像的待檢測圖像依次進行分類、獲取及校正處理；

圖像檢測單元，在獲取和校正后的身份證圖像中，確定身份證中文字圖像的區域；

圖像識別單元，識別身份證中文字圖形區域中的文字，得到中間識別結果；

圖像處理單元，對識別結果進行匹配和校正，并生成最終識別結果；

數據集單元，存儲有用于訓練的圖像訓練集和用于匹配的地址數據集。

2.如權利要求1所述的基于特征匹配的身份證內容識別系統，其特征在于，所述圖像預處理單元包括：

圖像分類單元，對包含身份證圖像的待檢測圖像進行分類，確定待檢測圖像中的身份證圖像部分是身份證正面還是反面；

圖像獲取及校正單元，在確定分類后的待檢測身份證圖像中，獲取身份證圖像的區域，并對獲取的身份證圖像的區域進行校正。

3.如權利要求1所述的基于特征匹配的身份證內容識別系統，其特征在于，所述數據集單元包括：

圖像訓練集單元，存儲有用于訓練的圖像訓練集；

地址數據庫集單元，存儲有用于匹配和校正的地址數據集。

4.如權利要求3所述的基于特征匹配的身份證內容識別系統，其特征在于，所述圖像檢測單元包括：

特征提取單元，從圖像訓練集中的若干個圖像中提取特征圖；

特征合成單元，將提取的特征圖進行合并；

輸出單元，輸出用于檢測的檢測模型；

檢測單元，根據檢測模型對獲取和校正后的身份證圖像進行檢測，確定確定身份證中文字圖像的區域。

5.如權利要求4所述的基于特征匹配的身份證內容識別系統，其特征在于，所述圖像識別單元包括：

卷積單元，從圖像訓練集中的若干個圖像中提取出特征序列；

循環單元，預測從卷積單元提取出的特征序列的標簽分布；

轉錄單元，把循環單元獲取的標簽分布通過去重、整合等操作轉換成中間識別結果。

6.如權利要求5所述的基于特征匹配的身份證內容識別系統，其特征在于，所述圖像處理單元包括：

過濾單元，根據中間識別結果，將中間識別結果中的干擾項進行過濾，得到過濾識別結果；

模糊匹配單元，根據地址數據集對過濾識別結果進行模糊匹配，得到模糊匹配結果；

二次校正單元：對模糊匹配結果進行二次校正，生成最終識別結果。

7.一種基于權利要求1至6之一所述的基于特征匹配的身份證內容識別系統的方法，其特征在于，所述方法包括：

步驟1：對包含身份證圖像的待檢測圖像依次進行分類、獲取及校正處理；

步驟2：在獲取和校正后的身份證圖像中，確定身份證中文字圖像的區域；

步驟3：識別身份證中文字圖形區域中的文字，得到中間識別結果；

步驟4：對識別結果進行匹配和校正，并生成最終識別結果。

8.如權利要求7所述的基于特征匹配的身份證內容識別方法，其特征在于，所述步驟1中，對包含身份證圖像的待檢測圖像依次進行分類、獲取及校正處理的方法包括：根據身份證正反面模板圖片，對包含身份證圖像的待檢測圖像的特征點進行檢測，然后進行特征點的匹配進而確定身份證的正反面，然后從待識別圖片中確定身份證的區域并進行校正。

9.如權利要求8所述的基于特征匹配的身份證內容識別方法，其特征在于，所述步驟2中，在獲取和校正后的身份證圖像中，確定身份證中文字圖像的區域的方法包括：收集大量的身份證模板圖片，并且進行打標過濾，構成圖像訓練集；然后利用圖像訓練集訓練檢測模型；通過該檢測模型對獲取和校正后的身份證圖像進行處理，確定身份證中文字圖像的區域。

10.如權利要求9所述的基于特征匹配的身份證內容識別方法，其特征在于，所述步驟4中，對識別結果進行匹配和校正，并生成最終識別結果的方法包括：歸納出地址字段構成規則，根據該地址段構成規則構造對應的正則表達式，接著利用這些正則表達式對中間識別結果進行處理，過濾掉明顯不相關的干擾項，得到過濾識別結果，然后將過濾識別結果與地址數據集中存儲的地址數據進行模糊匹配，最后對模糊匹配得到的結果進行二次校正，從而得到最終的識別結果。