一種身份證數(shù)字識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種身份證數(shù)字識(shí)別方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 身份證是證明公民合法身份的唯一有效證件，是公民參加各種政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)活 動(dòng)所必須的證件，例如：進(jìn)入活動(dòng)會(huì)場(chǎng)、辦理銀行卡、入住賓館、乘坐飛機(jī)火車、網(wǎng)吧上網(wǎng)，辦 理各類資格證書等?？梢哉f，身份證已經(jīng)深入我們生活的各個(gè)方面。因此，如何快捷、準(zhǔn)確 地讀取身份證信息變得越來越重要。
[0003] 目前，我國(guó)采用的是第二代居民身份證，其特點(diǎn)是內(nèi)置非接觸式IC卡智能芯片、 使用個(gè)人彩色照片、采用防偽技術(shù)等。因此，當(dāng)前最常用的信息讀取做法是采用身份證讀卡 器，直接讀取智能芯片內(nèi)存儲(chǔ)的信息，這種做法的優(yōu)點(diǎn)是：
[0004] (1)讀取信息的精準(zhǔn)度很高；
[0005] ⑵對(duì)于身份證的污跡和磨損，具有很強(qiáng)的抵抗能力；
[0006] (3)不依賴于可見光，可以在粉塵等惡劣環(huán)境下使用；
[0007] 但其也存在明顯的缺點(diǎn)，需要專門的讀卡設(shè)備，設(shè)備成本較高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明的目的在于針對(duì)身份證讀卡器讀取信息的缺點(diǎn)，提供一種身份證數(shù)字識(shí)別 方法，采用圖像處理技術(shù)獲取身份證的編號(hào)信息和有效期信息，設(shè)備成本較低，準(zhǔn)確度較 尚。
[0009] 本發(fā)明的技術(shù)方案為：
[0010] 一種身份證數(shù)字識(shí)別方法，包括以下步驟：
[0011] ⑴獲取分類器訓(xùn)練文件；
[0012] (2)將待識(shí)別彩色圖像變換成灰度圖像；
[0013] (3)對(duì)身份證的數(shù)字元素位置進(jìn)行精確定位；
[0014] (4)對(duì)身份證數(shù)字字符進(jìn)行精確分割；
[0015] (5)驗(yàn)證候選區(qū)域是否是真實(shí)的身份證數(shù)字區(qū)域，若是，則執(zhí)行步驟（6)，若否，則 執(zhí)行步驟（7);
[0016] (6)基于最近鄰算法進(jìn)行數(shù)字識(shí)別；
[0017] (7)判斷當(dāng)前數(shù)字元素是否是最后一組數(shù)字元素，若是，則輸出識(shí)別結(jié)果，若否，則 返回步驟（4)。
[0018] 所述的身份證數(shù)字識(shí)別方法，步驟（1)中，所述獲取分類器訓(xùn)練文件，具體包括：
[0019] (11)加載已有的人臉檢測(cè)分類器文件；
[0020] (12)基于harr特征和adaboost算法，訓(xùn)練關(guān)于身份證國(guó)徽的分類器文件；
[0021] (13)訓(xùn)練身份證編號(hào)數(shù)字模板；
[0022] (14)訓(xùn)練身份證有效期數(shù)字模板。
[0023] 所述的身份證數(shù)字識(shí)別方法，步驟（2)中，所述將待識(shí)別彩色圖像變換成灰度圖 像，具體通過以下公式實(shí)現(xiàn)：
[0024] f = 0. 299R+0. 587G+0. 114B
[0025] 其中，f表示灰度圖像值，R、G、B分別表示對(duì)應(yīng)像素的紅、綠、藍(lán)三通道的值。
[0026] 所述的身份證數(shù)字識(shí)別方法，步驟（3)中，所述對(duì)身份證的數(shù)字元素位置進(jìn)行精 確定位，具體包括：
[0027] (31)基于adaboost分類器，檢測(cè)身份證正面的人臉位置和身份證背面的國(guó)徽位 置；
[0028] (32)根據(jù)眼睛位置對(duì)身份證正面圖像進(jìn)行傾斜校正；
[0029] (33)基于人臉位置選擇身份證正面的數(shù)字檢測(cè)有效區(qū)域，基于國(guó)徽位置選擇身份 證背面的數(shù)字檢測(cè)有效區(qū)域，同時(shí)進(jìn)行反色處理；
[0030] (34)對(duì)圖像進(jìn)行模糊處理，去除背景圖案干擾；
[0031] (35)獲取模糊處理后的灰度圖像的二值垂直邊緣特征圖；
[0032] (36)對(duì)二值垂直邊緣特征圖進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算，獲取連通區(qū)域；
[0033] (37)根據(jù)面積和位置特征，選擇相應(yīng)的連通區(qū)域作為候選區(qū)域；根據(jù)連通區(qū)域的 上下邊緣線對(duì)身份證背面圖像進(jìn)行傾斜校正；
[0034] (38)基于候選區(qū)域內(nèi)字符間距特征，對(duì)身份證正面的編號(hào)數(shù)字位置和背面的有效 期數(shù)字位置進(jìn)行精確定位；
[0035] (39)判斷當(dāng)前人臉位置是否是最后一個(gè)人臉位置，若是，則輸出身份證正面編號(hào) 定位結(jié)果，若否，則繼續(xù)執(zhí)行步驟（32)至步驟（39);判斷當(dāng)前國(guó)徽位置是否是最后一個(gè) 國(guó)徽位置，若是，則輸出身份證背面有效期定位結(jié)果，若否，則繼續(xù)執(zhí)行步驟（33)至步驟 (39) 〇
[0036] 所述的身份證數(shù)字識(shí)別方法，步驟（4)中，所述對(duì)身份證數(shù)字字符進(jìn)行精確分割， 具體包括：
[0037] (41)采用以下公式，對(duì)灰度字符區(qū)域進(jìn)行局部二值化：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種身份證數(shù)字識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟： (1) 獲取分類器訓(xùn)練文件； (2) 將待識(shí)別彩色圖像變換成灰度圖像； (3) 對(duì)身份證的數(shù)字元素位置進(jìn)行精確定位； (4) 對(duì)身份證數(shù)字字符進(jìn)行精確分割； (5) 驗(yàn)證候選區(qū)域是否是真實(shí)的身份證數(shù)字區(qū)域，若是，則執(zhí)行步驟（6)，若否，則執(zhí)行 步驟（7); (6) 基于最近鄰算法進(jìn)行數(shù)字識(shí)別； (7) 判斷當(dāng)前數(shù)字元素是否是最后一組數(shù)字元素，若是，則輸出識(shí)別結(jié)果，若否，則返回 步驟（4)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的身份證數(shù)字識(shí)別方法，其特征在于，步驟（1)中，所述獲取分 類器訓(xùn)練文件，具體包括： (11) 加載已有的人臉檢測(cè)分類器文件； (12) 基于harr特征和adaboost算法，訓(xùn)練關(guān)于身份證國(guó)徽的分類器文件； (13) 訓(xùn)練身份證編號(hào)數(shù)字模板； (14) 訓(xùn)練身份證有效期數(shù)字模板。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的身份證數(shù)字識(shí)別方法，其特征在于，步驟（2)中，所述將待識(shí) 別彩色圖像變換成灰度圖像，具體通過以下公式實(shí)現(xiàn)： f = 0.299R+0. 587G+0. 114B 其中，f表示灰度圖像值，R、G、B分別表示對(duì)應(yīng)像素的紅、綠、藍(lán)三通道的值。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的身份證數(shù)字識(shí)別方法，其特征在于，步驟（3)中，所述對(duì)身份 證的數(shù)字元素位置進(jìn)行精確定位，具體包括： (31) 基于adaboost分類器，檢測(cè)身份證正面的人臉位置和身份證背面的國(guó)徽位置； (32) 根據(jù)眼睛位置對(duì)身份證正面圖像進(jìn)行傾斜校正； (33) 基于人臉位置選擇身份證正面的數(shù)字檢測(cè)有效區(qū)域，基于國(guó)徽位置選擇身份證背 面的數(shù)字檢測(cè)有效區(qū)域，同時(shí)進(jìn)行反色處理； (34) 對(duì)圖像進(jìn)行模糊處理，去除背景圖案干擾； (35) 獲取模糊處理后的灰度圖像的二值垂直邊緣特征圖； (36) 對(duì)二值垂直邊緣特征圖進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算，獲取連通區(qū)域； (37) 根據(jù)面積和位置特征，選擇相應(yīng)的連通區(qū)域作為候選區(qū)域；根據(jù)連通區(qū)域的上下 邊緣線對(duì)身份證背面圖像進(jìn)行傾斜校正； (38) 基于候選區(qū)域內(nèi)字符間距特征，對(duì)身份證正面的編號(hào)數(shù)字位置和背面的有效期數(shù) 字位置進(jìn)行精確定位； (39) 判斷當(dāng)前人臉位置是否是最后一個(gè)人臉位置，若是，則輸出身份證正面編號(hào)定位 結(jié)果，若否，則繼續(xù)執(zhí)行步驟（32)至步驟（39);判斷當(dāng)前國(guó)徽位置是否是最后一個(gè)國(guó)徽位 置，若是，則輸出身份證背面有效期定位結(jié)果，若否，則繼續(xù)執(zhí)行步驟（33)至步驟（39)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的身份證數(shù)字識(shí)別方法，其特征在于，步驟（4)中，所述對(duì)身份 證數(shù)字字符進(jìn)行精確分割，具體包括： (41)采用以下公式，對(duì)灰度字符區(qū)域進(jìn)行局部二值化：
其中，g(x，y)表示二值化后對(duì)應(yīng)的像素（x，y)處的灰度值，f(x，y)表示二值化前像素 (x，y)處的灰度值，f (X1^yn)表示二值化前以像素（x，y)為中心的M*N鄰域內(nèi)像素（X1^y n) 處的灰度值，M、N分別表示鄰域的寬度和高度，offset表示偏移量； (42) 按照面積大小，對(duì)干擾連通區(qū)域進(jìn)行過濾； (43) 進(jìn)行垂直投影，獲取每一列的前景目標(biāo)高度； (44) 通過波峰和波谷的位置關(guān)系，進(jìn)行字符分割； (45) 對(duì)粘連字符進(jìn)行二次分割； (46) 對(duì)斷裂字符進(jìn)行合并處理。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的身份證數(shù)字識(shí)別方法，其特征在于，步驟(6)中，所述基于最 近鄰算法進(jìn)行數(shù)字識(shí)別，具體包括： (61) 對(duì)身份證正面編號(hào)數(shù)字部分進(jìn)行識(shí)別： (a) 采用以下公式，計(jì)算待識(shí)別字符與所有模板字符之間的特征距離： (Iisi= Σ Σ s (X，y)
其中，diSi表示待識(shí)別字符與第i個(gè)模板字符之間的特征距離，f(x，y)表示待識(shí)別字 符的像素（X，y)處的灰度值，m(x，y)表示模板字符的像素（X，y)處的灰度值； (b) 選擇最小特征距離對(duì)應(yīng)的模板字符作為識(shí)別結(jié)果； (62) 對(duì)身份證背面有效期數(shù)字部分進(jìn)行識(shí)別： (c) 按照正面編號(hào)數(shù)字的識(shí)別步驟，先識(shí)別前8個(gè)字符； ⑷判斷剩下的字符的個(gè)數(shù)是否小于4,若是，則身份證有效期屬于長(zhǎng)期，若否，則繼續(xù) 識(shí)別剩下的8個(gè)字符。
7. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的身份證數(shù)字識(shí)別方法，其特征在于，步驟（32)中，所述根據(jù)眼 睛位置對(duì)身份證正面圖像進(jìn)行傾斜校正，具體包括： (al)基于三庭五眼布局規(guī)律，對(duì)左、右兩眼進(jìn)行粗定位； (a2)精確定位出眼睛的中心點(diǎn)； (a3)根據(jù)兩眼的中心位置計(jì)算傾斜角度； (a4)對(duì)身份證正面圖像進(jìn)行傾斜旋轉(zhuǎn)校正； 步驟（37)中，所述根據(jù)連通區(qū)域的上下邊緣線對(duì)身份證背面圖像進(jìn)行傾斜校正，具體 包括： (bl)提取連通區(qū)域的上下邊緣線； (b2)基于最小二乘法，計(jì)算連通區(qū)域的傾斜角度； (b3)對(duì)身份證背面圖像進(jìn)行傾斜旋轉(zhuǎn)校正。
8. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的身份證數(shù)字識(shí)別方法，其特征在于，步驟（34)中，所述對(duì)圖像 進(jìn)行模糊處理，具體通過以下公式實(shí)現(xiàn)：
其中，k表示卷積核，w表示卷積核的寬度，h表示卷積核的高度。
9. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的身份證數(shù)字識(shí)別方法，其特征在于，步驟（35)中，所述獲取模 糊處理后的灰度圖像的二值垂直邊緣特征圖，具體包括： (a) 利用sobel邊緣檢測(cè)算子，通過卷積運(yùn)算獲取垂直邊緣特征圖，所述sobel邊緣檢 測(cè)算子采用以下公式：
其中，K表示sobel邊緣檢測(cè)算子； (b) 利用最大類間距算法，獲取二值垂直邊緣特征圖。
10. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的身份證數(shù)字識(shí)別方法，其特征在于，步驟（36)中，所述對(duì)二 值垂直邊緣特征圖進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算，獲取連通區(qū)域，具體包括： (a) 逐行計(jì)算二值垂直邊緣特征圖的行相鄰跳變點(diǎn)之間的距離，統(tǒng)計(jì)得出跳變點(diǎn)之間 的平均距離3; (b) 利用結(jié)構(gòu)元素模板，對(duì)二值垂直邊緣特征圖進(jìn)行Pp欠形態(tài)學(xué)膨脹運(yùn)算，其中， 表示不大于i的最大整數(shù)： (c) 利用結(jié)構(gòu)元素模板，對(duì)經(jīng)過次形態(tài)學(xué)膨脹運(yùn)算的二值垂直邊緣特征圖進(jìn)行 次形態(tài)學(xué)腐蝕運(yùn)算； 步驟（b)和步驟（c)中的結(jié)構(gòu)元素樽板，采用以下公式：
其中，K表示結(jié)構(gòu)元素模板。
【專利摘要】本發(fā)明提供一種身份證數(shù)字識(shí)別方法，包括：獲取分類器訓(xùn)練文件；將待識(shí)別彩色圖像變換成灰度圖像；對(duì)身份證的數(shù)字元素位置進(jìn)行精確定位；對(duì)身份證數(shù)字字符進(jìn)行精確分割；驗(yàn)證候選區(qū)域是否是真實(shí)的身份證數(shù)字區(qū)域；基于最近鄰算法進(jìn)行數(shù)字識(shí)別；判斷當(dāng)前數(shù)字元素是否是最后一組數(shù)字元素。本發(fā)明采用圖像處理技術(shù)，進(jìn)行身份證數(shù)字的定位、分割、識(shí)別，識(shí)別精度較高，不需要特定的設(shè)備，成本低，對(duì)于各種環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)，可進(jìn)行多身份證信息同時(shí)讀取。
【IPC分類】G06K9-32, G06K9-20
【公開號(hào)】CN104680161
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510013020
【發(fā)明人】張卡, 何佳, 尼秀明, 焦?jié)刹?
【申請(qǐng)人】安徽清新互聯(lián)信息科技有限公司
【公開日】2015年6月3日
【申請(qǐng)日】2015年1月9日