身份证文本信息检测方法及装置、可读存储介质和终端制造方法及图纸

技术编号:20364115 阅读:51 留言:0更新日期:2019-02-16 17:05
一种身份证文本信息检测方法及装置、可读存储介质和终端,所述方法包括:获取待处理的图像信息;对所获取的图像进行预处理,得到预处理后的图像;对所述预处理后的图像进行身份证区域检测;对检测出的身份证区域进行目标信息角点检测;求出检测得到的目标信息角点的最小外接矩形并输出,作为身份证文本信息检测结果。上述的方案,可以提高身份证文本信息检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
身份证文本信息检测方法及装置、可读存储介质和终端
本专利技术涉及信息检测
,具体地涉及一种身份证文本信息检测方法及装置、可读存储介质和终端。
技术介绍
在数字化时代,人们为了实现身份证等信息的自动录入,首先将身份证件拍成图片,再利用计算机视觉技术从图片中自动获取文本。当前针对复杂场景的文本检测主要有两种技术途径:其一,是以人工特征和人的先验知识为代表的传统方法。此方法通常以人工设计特征,如方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG)或宽笔画变换(StrokeWidthTransforms,SWT)特征,然后配合传统机器学习算法,如K近邻(k-NearestNeighbor,KNN)、支持向量机((SupportVectorMachine,SVM)和级联分类器(AdaBoost)进行文本和非文本分类;或者,以最大机制稳定区域(MaximallyStableExtremalRegions,MSER)为代表的特定设计的文本检测算法;其二,是以人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN),尤其是DNN,给复杂场景文本检测带来本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种身份证文本信息检测方法,其特征在于,包括:获取待处理的图像信息;对所获取的图像进行预处理,得到预处理后的图像;对所述预处理后的图像进行身份证区域检测;对检测出的身份证区域进行目标信息角点检测;求出检测得到的目标信息角点的最小外接矩形并输出,作为身份证文本信息检测结果。

【技术特征摘要】
1.一种身份证文本信息检测方法,其特征在于,包括:获取待处理的图像信息;对所获取的图像进行预处理,得到预处理后的图像;对所述预处理后的图像进行身份证区域检测;对检测出的身份证区域进行目标信息角点检测;求出检测得到的目标信息角点的最小外接矩形并输出,作为身份证文本信息检测结果。2.根据权利要求1所述的身份证文本信息检测方法,其特征在于,所述对所获取的图像进行预处理,包括:将所述图像进行缩放,得到预设尺寸的图像;将所得到的预设尺寸的图像进行数据增强操作,得到所述预处理后的图像。3.根据权利要求2所述的身份证文本信息检测方法,其特征在于,所述数据增强操作,包括仿射变换、随机裁剪和图像模糊中至少一种。4.根据权利要求1所述的身份证文本信息检测方法,其特征在于,所述对所述预处理后的图像进行身份证区域检测,包括:采用基于YOLO目标检测算法的深度神经网络模型对所述预处理后的图像进行检测,得到对应的身份证区域。5.根据权利要求1所述的身份证文本信息检测方法,其特征在于,所述对检测出的身份证区域进行目标信息角点检测,包括:对所述身份证区域中的目标信息角点进行粗定位,得到对应的多个初次回归点;对粗定位得到的多个初次回归点进行集成平均,得到集成平均后的多个回归点;按照目标信息区域对所得到的集成平均后的多个回归点分别进行单独回归,得到与所述目标信息区域一一对应的数个单独回归点组;对所得到的与目标信息区域一一对应的数个单独回归点组进行集成,得到所述对应的多个目标信息角点。6.根据权利要求5所述的身份证文本信息检测方法,其特征在于,所述对所述身份证区域中的目标信息角点进行粗定位,包括:采用基于DCNN的卷积神经网络对所述身份证区域中的目标信息角点进行粗定位。7.根据权利要求5或6所述的身份证文本信息检测方法,其特征在于,所述按照目标信息区域对所得到的集成平均后的多个回归点分别进行单独回归,包括:采用基于DCNN的卷积神经网络按照目标信息区域对所得到的集成平均后的多个回归点分别进行单独回归。8.根据权利要求7所述的身份证文本信息检测方法,其特征在于,所述采用基于DCNN的卷积神经网络按照目标信息区域对所得到的集成平均后的多个回归点分别进行单独回归,包括:分别采用对应的DCNN的子卷积神经网络对姓名、地址和证件号对应的角点进行单独回归。9.一种身份证文本信息检测装置,其特征在于,包括:获取单元,适于获取待处理的图像信息;预处理单元,适于对所获取的...

【专利技术属性】
技术研发人员:王友金
申请(专利权)人:苏州创旅天下信息技术有限公司
类型:发明
国别省市:江苏,32

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