比較使用連續(xù)掃描提取的卡數(shù)據(jù)的制作方法
【專利說明】比較使用連續(xù)掃描提取的卡數(shù)據(jù)
[0001]相關(guān)申請
[0002]本專利申請要求于2013年9月13日提交的題為“比較使用連續(xù)掃描提取的卡數(shù)據(jù)”的美國專利申請N0.14/026，479、于2013年9月13日提交的題為“提取的卡數(shù)據(jù)的閾值置信水平”的美國專利申請N0.14/026，738、于2013年9月13日提交的題為“使用三維模型提取卡數(shù)據(jù)”的美國專利申請N0.14/026，781、于2013年9月25日提交的題為“使用連續(xù)卡掃描防止欺詐”的美國專利申請N0.14/037，063的優(yōu)先權(quán)，所有這些申請要求于2013年6月28日提交的題為“比較使用連續(xù)掃描提取的卡數(shù)據(jù)”的美國臨時申請N0.61/841，273的優(yōu)先權(quán)。以上標識的申請的整個內(nèi)容在此通過弓I用完全并入本文。
技術(shù)領(lǐng)域
[0003]本文所公開的技術(shù)涉及提取金融卡信息，并且更具體地，涉及使用連續(xù)卡掃描來提高準確性和防止欺詐。
【背景技術(shù)】
[0004]當消費者進行在線購買或者使用移動設備進行購買時，他們往往被迫將信用卡信息錄入到移動設備中進行支付。由于移動設備上的小屏幕尺寸和鍵盤界面，這樣的錄入通常麻煩且容易出錯。用戶可以使用許多不同的卡用于購買，諸如信用卡、借記卡、儲值卡和其他卡。對于試圖針對多個交易在移動設備上處理移動支付的商家來說信息錄入困難加倍。
[0005]用于從支付卡獲得支付信息或其他卡數(shù)據(jù)的目前的應用需要在掃描中精確地定位卡。通常，在用戶計算設備的用戶界面上呈現(xiàn)一個框。用戶需要將卡和該框精確地對齊，以允許用戶計算設備捕獲卡的圖像。
[0006]目前的應用不允許卡的連續(xù)掃描、多個圖像混合和三維模型用于更準確的結(jié)果并用于防止欺詐。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本公開的技術(shù)包括比較來自連續(xù)掃描的所提取的卡數(shù)據(jù)的計算機實現(xiàn)的方法、計算機程序產(chǎn)品和系統(tǒng)。比較所提取的卡數(shù)據(jù)包括:由一個或多個計算設備接收卡的數(shù)字掃描;從該物理卡的該數(shù)字掃描獲得該卡的多個圖像;對該多個圖像中的每一個圖像執(zhí)行光學字符辨識算法；比較針對該多個圖像中的每一個圖像應用該光學字符辨識算法的結(jié)果；確定該多個圖像中的每一個圖像的這些結(jié)果的所配置的閾值是否互相匹配;以及當該多個圖像中的每一個圖像的這些結(jié)果互相匹配時驗證這些結(jié)果。可以采用所提取的卡數(shù)據(jù)的閾值置信水平來確定提取的準確性。進一步從卡的混合圖像和三維模型提取數(shù)據(jù)?？梢允褂眠@些圖像中的壓印文本和全息圖來防止欺詐。
[0008]在考慮示出的示例實施例的以下【具體實施方式】之后，示例實施例的這些和其他方面、目的、特征和優(yōu)點對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員將變得顯而易見。
【附圖說明】
[0009]圖1是根據(jù)本文所公開的技術(shù)的某些示例實施例的描繪用于從卡提取金融賬戶信息的系統(tǒng)的框圖。
[0010]圖2是根據(jù)某些示例實施例的描繪用于使用多個圖像來提取金融賬戶信息的方法的流程框圖。
[0011]圖3是根據(jù)某些示例實施例的描繪用于提取金融賬戶信息以實現(xiàn)所配置的置信閾值的方法的流程框圖。
[0012]圖4是根據(jù)某些示例實施例的描繪用于使用混合圖像來提取金融賬戶信息的方法的流程框圖。
[0013]圖5是根據(jù)某些示例實施例的描繪用于使用三維模型來提取金融賬戶信息的方法的流程框圖。
[0014]圖6是根據(jù)某些示例實施例的描繪用于使用金融卡的三維模型以防止欺詐的方法的流程框圖。
[0015]圖7是根據(jù)某些示例實施例的顯示金融卡的圖像的用戶計算設備的圖示。
[0016]圖8是根據(jù)某些示例實施例的描繪計算機器和模塊的框圖。
【具體實施方式】
[0017]概述
[0018]本文的實施例提供了用于允許用戶設備使用光學字符辨識(“OCR”)來提取金融卡信息的計算機實現(xiàn)的技術(shù)。可以通過使用多個圖像的圖像辨識來改善提取金融卡信息的處理。OCR應用可以比較多個圖像并且確定從該多個圖像提取的數(shù)字是否相匹配。OCR應用可以確定第一圖像的置信水平并且確定該置信水平是否超過所配置的閾值?？梢砸灶~外圖像重復該流程，直到結(jié)果集合超過所配置的閾值。OCR應用可以將多個圖像混合成混合圖像，該混合圖像提供更高的分辨率并且因此提供更準確的數(shù)字提取?？梢允褂每ǖ亩鄠€圖像來創(chuàng)建卡的三維(“3D”)模型。OCR應用可以使用3D模型來更準確地提取數(shù)字。3D模型也可用于防止欺詐。例如，OCR應用可以在3D模型中從各種視角驗證全息圖的外觀?？ǖ钠墼p性表示將不會提供準確的全息圖外觀。
[0019]在整個說明書中，通用術(shù)語“卡”將被用來表示任何類型的物理卡工具，諸如磁條卡。在示例實施例中，由“卡”表示的不同類型的卡可以包括信用卡、借記卡、儲值卡、積分卡、身份證或在其上表示用戶的賬戶或其他記錄或者其他信息的任何其他合適的卡?？梢詫⒈疚拿枋龅氖纠龑嵤├龖玫街T如收據(jù)、登機牌、票和其他合適的項目的其他項目的圖像。卡也可以是卡的圖像或傳真。例如，卡可以是顯示器屏幕上的卡的表示或卡的印刷圖像。
[°02°]用戶當進行交易諸如購買、購票進入、忠誠簽到(loyalty check-1n)或其他合適的交易時可以使用卡。用戶可以獲得卡信息，以用于將由卡表示的賬戶導入數(shù)字錢包應用模塊的目的或者用于其他數(shù)字賬戶目的?？ㄍǔＪ窃诳ㄉ习~戶信息和其他數(shù)據(jù)的塑料卡。在許多卡實施例中，消費者姓名、到期日期以及卡號被物理壓印在卡上。壓印信息從卡的正面和背面可見，但是壓印信息在卡的背面通常是反的。
[0021]用戶可能希望將來自卡的信息錄入到移動用戶計算設備或其他計算設備中，例如，以進行在線購買、在商家位置進行購買、將信息添加到用戶計算設備上的錢包應用或者出于任何其他合適的原因。在一個示例中，用戶希望使用移動用戶計算設備利用在移動用戶計算設備上執(zhí)行的數(shù)字錢包應用模塊來進行購買交易。數(shù)字錢包應用模塊可能要求特定用戶支付賬戶的細節(jié)的輸入來以該特定用戶支付賬戶進行交易或設立賬戶。由于移動設備上的小屏幕尺寸和鍵盤界面，這樣的錄入可能麻煩且容易出錯。另外，為了進行交易或出于其他原因，商家系統(tǒng)可能需要捕獲卡信息。
[0022]除了賬戶標識符，卡的正面通常包含卡的發(fā)行者的標識、由用戶或發(fā)行者選擇的圖片、描述用戶賬戶的類型或狀態(tài)的其他文本、安全碼以及其他市場營銷和安全性元素，諸如全息圖或徽章。用戶姓名、卡到期日期和賬戶標識符諸如信用卡號碼可以被壓印在卡的正面，使得信息從卡的正面突出。
[0023]用戶采用移動電話、數(shù)碼相機或其他用戶計算設備來捕獲與用戶希望輸入到用戶計算設備中的賬戶相關(guān)聯(lián)的卡的掃描。
[0024]用戶計算設備上的OCR應用接收卡的掃描。掃描或數(shù)字掃描可以是卡的視頻、卡的一系列圖像或來自任何其他合適的掃描技術(shù)的數(shù)據(jù)。可以從用戶計算設備的相機模塊諸如移動電話上的相機獲得圖像。可以從耦合至用戶計算設備的任何數(shù)字圖像設備或者任何其他合適的數(shù)字成像設備獲得圖像。圖像可以由用戶計算設備上的OCR應用從用戶存儲設備上的存儲位置、從遠程存儲位置或者從任何合適的位置訪問。能夠提供圖像的所有來源將被稱為“相機”。
[0025]OCR應用從相機接收卡的圖像。OCR應用的功能可以由在用戶計算設備上操作的任何合適的模塊、硬件、軟件或應用執(zhí)行。OCR應用的功能中的一些或全部功能可以由遠程服務器或其他計算設備諸如在OCR系統(tǒng)中操作的服務器執(zhí)行。例如，用戶計算設備上的數(shù)字錢包應用模塊可以獲得卡的圖像并且將該圖像傳送到OCR系統(tǒng)進行處理。在另一示例中，OCR功能中的一些功能可以由用戶計算設備進行并且OCR功能中的一些功能可以由OCR系統(tǒng)或另一個遠程服務器進行。本文提供的示例可以指示，功能中的許多功能由用戶計算設備上的OCR應用執(zhí)行，但是功能中的一些或全部功能可以由任何合適的計算設備執(zhí)行。
[0026]卡的圖像在用戶計算設備的用戶界面上被呈現(xiàn)為金融卡的實時視頻圖像。OCR應用可以分離并存儲來自相機的視頻饋送的一個或多個圖像。OCR應用可以將卡的掃描存儲為視頻或包括卡的多個圖像的其他合適的格式。例如，用戶可以將用戶計算設備的相機功能懸停在金融卡上并且在用戶計算設備的用戶界面上觀察金融卡的表示。用戶可以致動用戶計算設備上的真實或虛擬按鈕以捕獲優(yōu)選圖像或圖像組。OCR應用可以自動選擇優(yōu)選圖像。
[0027]在某些示例中，當掃描在活動時執(zhí)行所描述的功能中一些或全部功能。例如，用戶可以將用戶計算設備的相機懸停在卡上并且利用卡的實時圖像執(zhí)行本文描述的方法。即，OCR應用捕獲并利用來自相機的活動饋送的圖像。
[0028]OCR應用、相機模塊或用戶計算設備或其他計算設備對圖像執(zhí)行模糊檢測。圖像可以被辨識為模糊、過亮、過暗或另外以防止獲得高分辨率圖像的方式被遮掩。OCR應用或用戶計算設備或相機的其他功能可以調(diào)整圖像捕獲方法以降低圖像中的模糊。例如，OCR應用可以指示相機將焦點調(diào)整在金融卡上。在另一示例中，OCR應用可以指示用戶將相機移動為更靠近或更遠離金融卡。在另一示例中，OCR應用可以執(zhí)行數(shù)字圖像操縱以去除模糊。可以利用校正模糊圖像的任何其他方法。
[0029]OCR應用分離卡的邊界或以其他方式分離圖像。OCR應用可以使用任何圖像數(shù)據(jù)操縱或圖像提取來分離出圖像中的卡。
[0030]在一個示例實施例中，OCR應用分離圖像集合用于比較。使用的圖像的數(shù)量可以基于可獲得的處理能力、用戶偏好、圖像分辨率或任何合適的因素而變化。
[0031]OCR應用可以裁剪圖像，以僅顯示來自卡的需要的信息。在一個示例中，如果圖像中的卡是信用卡，則OCR應用訪問與信用卡的賬戶號碼的預期位置相關(guān)聯(lián)的信息?？梢詮拇鎯υ谟脩粲嬎阍O備上或另一合適位置的卡布局的數(shù)據(jù)庫獲得預期位置。例如，信用卡、駕駛執(zhí)照、積分卡和其他卡通常滿足卡的數(shù)據(jù)位置和布局的行業(yè)標準?？梢詫⑿袠I(yè)標準存儲在OCR應用中或OCR應用可訪問的位置。
[0032 ] OCR應用對卡圖像應用OCR算法以識別卡上的信息。信息可以是數(shù)字、字符或者其他數(shù)據(jù)或信息。信息的每一個實例將被稱為“數(shù)字”。OCR算法可以表示辨識卡圖像上所表示的數(shù)字的任何處理、程序、方法或其他方式。OCR應用提取數(shù)字并且可以在用戶計算設備的用戶界面上顯示所提取的數(shù)字。OCR應用可以將數(shù)字組分類成諸如賬戶號碼、用戶姓名、到期日期、卡發(fā)行者或其他合適的數(shù)據(jù)的類別。OCR應用可以通過將數(shù)字組的格式與格式的數(shù)據(jù)庫進行比較來將數(shù)字組分類。例如，如果對數(shù)字組的OCR算法的結(jié)果是“10/15”，則OCR應用可以將格式理解為與到期日期相關(guān)聯(lián)。
[0033]OCR應用比較從對圖像中的每一個圖像應用OCR算法產(chǎn)生的結(jié)果。OCR應用確定結(jié)果是否相匹配。例如，OCR應用可以比較每個類別的結(jié)果并且確定是否針對每個類別產(chǎn)生相同的數(shù)字。例如，如果用戶姓名在圖像中的每一個圖像中被確定為“約翰.D.史密斯(JohnD Smith)”，則OCR應用確定正確地提取了姓名。OCR應用可以比較圖像上的每個數(shù)字或數(shù)字組的結(jié)果。OCR應用可以比較配置數(shù)量的圖像的結(jié)果。例如，OCR應用可以比較來自卡的掃描的3或4個圖像的結(jié)果。可以基于用戶偏好、OCR應用能力、用戶計算設備處理容量、時間限制或任何其他合適的限制因素比較任何合適的數(shù)量的圖像。
[0034]用戶、OCR應用或其他合適的一方可以針對將接受的信息設定必須匹配的結(jié)果的閾值百分比。例如，如果4個結(jié)果中的3個結(jié)果指示用戶姓名是“約翰.史密斯(JohnSmith)”，但是單個結(jié)果指示用戶姓名是“雅恩.史密斯(Jahn Smith)”，則OCR應用可以確定4個當中的3個足以表明匹配。替選地，OCR應用可以要求所有圖像上的所有數(shù)字匹配。
[0035]如果比較指示對圖像中的每一個圖像的OCR算法的結(jié)果相同，則OCR應用確定結(jié)果準確。如果比較指示結(jié)果針對圖像中的至少一個圖像不同，則OCR應用可以拒絕結(jié)果、再次對圖像應用OCR算法或獲得額外圖像。
[0036]例如，OCR應用可以從存儲在用戶計算設備中或另一合適位置的掃描訪問額外圖像。在另一示例中，OCR應用可以再次掃描卡并且捕獲額外圖像進行分析?？梢岳萌魏纹渌线m的方法來獲得額外圖像。OCR應用可以針對后續(xù)比較使用相同數(shù)量的圖像或OCR應用可以改變分析的圖像的數(shù)量。
[0037]OCR應用對新的圖像應用OCR算法或?qū)ο惹暗膱D像重新應用OCR算法。OCR應用可以繼續(xù)比較OCR算法的結(jié)果的處理，直到結(jié)果集合相匹配。OCR應用可以重復本文描述的方法達配置數(shù)量的嘗試。例如，OCR應用可以嘗試獲得2個或3個額外圖像集合的匹配結(jié)果。然后OCR應用可以拒絕結(jié)果或者向用戶提供進一步的指示。
[0038]OCR應用將提取的數(shù)據(jù)提供到數(shù)字錢包應用模塊、銷售點終端、支付處理系統(tǒng)、網(wǎng)站或用戶希望的任何合適的應用或系統(tǒng)。提取的數(shù)據(jù)可以由用戶計算設備上的應用使用。可以經(jīng)由通過網(wǎng)絡的因特網(wǎng)連接、經(jīng)由近場通信(“NFC”)技術(shù)、電子郵件、文本傳送提取的數(shù)據(jù)或以任何合適的方式傳送。
[0039]在另一示例實施例中，OCR應用從卡的掃描分離第一圖像。OCR應用可以選擇被確定為最不模糊、最明亮或以任何合適的方式為優(yōu)選圖像的圖像。用戶可以選擇第一圖像?？梢岳眠x擇第一圖像的任何其他方式。
[0040]OCR應用對卡圖像應用OCR算法以識別卡上的信息，如本文所述。
[0041]OCR應用確定OCR算法的結(jié)果的置信水平。可以使用評估置信水平的任何方式。例如，OCR應用可以使用機器學習算法來確定數(shù)字正確的可能性。可以利用用戶對結(jié)果的驗證或修正中的一些或全部驗證或修正來更新機器學習算法。
[0042]在一個示例中，OCR應用可以通過確定最高兩個數(shù)字候選之間的置信水平的差來確定每個數(shù)字的置信水平。即，OCR應用可以確定數(shù)字滿足“I”的特性中的許多特性并且給特定的數(shù)字評估80 %的分數(shù)。OCR應用可以確定同一數(shù)字滿足“7”的特性中的許多特性并且給特定的數(shù)字評估60%的分數(shù)。然后，OCR應用可以基于兩個數(shù)字分數(shù)之間的差來評估特定的置信水平。
[0043]OCR應用可以基于個別數(shù)字的置信水平或分數(shù)來確定卡上的所有數(shù)據(jù)的置信水平。例如，OCR應用可以將數(shù)字分數(shù)平均、將數(shù)字分數(shù)求和或?qū)?shù)字分數(shù)執(zhí)行任何其他合適的動作。
[0044]OCR應用、用戶、OCR系統(tǒng)、支付處理系統(tǒng)或任何合適的一方確定OCR算法的結(jié)果的閾值置信水平。例如，用戶可以在OCR應用中輸入這樣的要求:OCR算法必須產(chǎn)生90 %可能準確的結(jié)果。
[0045]如果OCR算法的結(jié)果高于所配置的閾值，則OCR應用將相關(guān)的卡信息提供給請求者，如本文所述。如果OCR算法的結(jié)果低于所配置的閾值，則OCR應用分離第二卡圖像。
[0046]OCR應用以本文描述的方式重新應用OCR算法并且確定第二圖像的置信水平。OCR應用可以重復分離圖像和應用OCR算法的處理，直到結(jié)果高于所配置的閾值。
[0047]在另一示例中，OCR應用對多個圖像執(zhí)行OCR算法并且比較結(jié)果的置信水平。OCR應用可以選擇具有最高置信水平的圖像作為候選圖像并且將置信水平與閾值進行比較，如本文所述。如果最高置信水平不在閾值以上，則OCR應用可以獲得額外圖像或?qū)で笕魏魏线m的策略，如本文所述。
[0048]在另一示例中，OCR應用對多個圖像執(zhí)行OCR算法并且比較結(jié)果的置信水平。OCR應用可以選擇具有最高置信水平的圖像并且驗證所選擇的圖像的結(jié)果。盡管低于所配置的閾值，仍將所選擇的圖像的結(jié)果提供給請求者，如本文所述。
[0049]OCR應用可以對提取的數(shù)據(jù)執(zhí)行任何測試以確認數(shù)據(jù)的有效性。例如，OCR應用可以對數(shù)據(jù)應用校驗和算法以驗證數(shù)字滿足預期格式。OCR應用可以對照數(shù)據(jù)庫檢查表示發(fā)行者識別號碼(“IIN”)的適當數(shù)字以驗證該數(shù)字匹配預期IIN。可以對提取的數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)字的任何合適的驗證。
[0050]在另一示例實施例中，OCR應用混合卡圖像