复杂背景卡面信息识别方法及系统技术方案

本申请提供一种复杂背景卡面信息识别方法及系统。该方法包括：针对待识别卡面，基于复杂背景卡面的制作标准，初步定位字符信息所在区域；根据初步定位的字符信息所在区域，按照预设方向顺序进行检测，确定单个字符信息所在位置，并获取相应位置的字符信息图像；其中，每个字符信息图像对应一个单独的字符，且字符信息图像为：未进行前景与背景分割的卡图像区域；对获取的所述字符信息图像进行特征提取；根据所提取的特征，识别所述字符信息图像中的字符信息。

Method and System of Card Face Information Recognition in Complex Background

【技术实现步骤摘要】
复杂背景卡面信息识别方法及系统
本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种复杂背景卡面信息识别方法及系统。
技术介绍
随着互联网的发展，在线支付、手机支付等快捷支付已经越来越普遍。在此期间，需要银行卡用户直接输入卡信息的情况越来越多。使用图像捕捉设备获取银行卡卡面信息，辅助信息快速录入也已成为潮流趋势。目前，光学字符识别技术可用于解码使用包括但不限于扫描仪和数码相机在内的各种类型的图像捕捉设备获得的诸如水平的文本行之类的字符的图像，用于读取银行卡卡片表面所印制之信息，如卡号，有效期，持卡人姓名及银行卡发卡组织等。光学字符识别方法，其基本计算流程为图像前景背景分割、二值化、细化、编码与识别。由于具有单调背景假设，传统的光学字符识别系统中，文字前景与背景的分割比较简便；在提取出的文字前景可进行二值化、细化、编码而后进行识别，整体上计算比较简便，计算量少。然而，此类方法主要适用于单调背景的文本识别，无法识别出复杂背景中的字符。因而，基于传统光学字符识别原理的识别技术有很大的局限性，其局限性主要是基于识别结果可靠程度比较低，其次传统光学字符识别方法主要针对单调背景文本文件设计，无法有效应用于通常具有复杂背景图案的银行卡的卡面信息识别，用户需要花费较多精力检查、校正识别结果，以保证所保存信息的正确性。因此，需求一种能够从复杂背景卡面图像中准确识别出卡面信息的技术。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种复杂背景卡面信息识别方法及其系统，以解决实现复杂卡面背景下(如银行卡)的信息准确识别的问题。根据本申请的一个方面的实施例，提供一种复杂背景卡面信息识别方法，包括：针对待识别卡面，基于复杂背景卡面的制作标准，初步定位字符信息所在区域；根据初步定位的字符信息所在区域，按照预设方向顺序进行检测，确定单个字符信息所在位置，并获取相应位置的字符信息图像；其中，每个字符信息图像对应一个单独的字符，且字符信息图像为：未进行前景与背景分割的卡面图像区域；对获取的所述字符信息图像进行特征提取；根据所提取的特征，识别所述字符信息图像中的字符信息。根据本申请的另一方面的实施例，提供一种复杂背景卡面信息识别系统，包括：粗略定位单元，针对待识别卡面，基于复杂背景卡面的制作标准，初步定位字符信息所在区域；准确定位单元，根据初步定位的字符信息所在区域，按照预设方向顺序进行检测，确定单个字符信息所在位置，并获取相应位置的字符信息图像；其中，每个字符信息图像对应一个单独的字符，且字符信息图像为：未进行前景与背景分割的卡面图像区域；第一特征提取单元，对获取的所述字符信息图像进行特征提取；字符信息识别单元，根据所提取的特征，识别所述字符信息图像中的字符信息。与现有技术相比，本申请提供一种基于复杂图像特征如Harris、SIFT特征、适用于复杂背景的卡面信息识别方法及其系统，克服了传统基于阈值分割的方法所面临的无法对复杂背景卡面信息进行有效准确识别的缺陷，提升了卡面信息识别准确度，实现高效率的复杂背景卡面信息的识别。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1是本申请一个实施例的复杂背景卡面信息识别方法的主要流程图；图2是本申请一个实施例的识别方法中优选的预处理方法的流程图；图3是本申请一个实施例的预处理方法中特征提取计算方式示意图；图4是本申请一个实施例的识别方法中优选的字符定位方法的流程图；图5是本申请一个实施例的字符定位方法中图像匹配滑动方向顺序图；图6是本申请一个实施例的识别方法中优选的判断识别方法流程图；图7是本申请一个实施例的复杂背景卡面信息识别系统的结构框图。具体实施方式本申请的主要思想在于基于复杂图像特征的、适用于复杂背景的卡面信息识别，其应用复杂图像特征如Harris与SIFT特征，通过采集大量经标记数据样本训练分类器如支持向量机、人工神经网络等获得训练后的具有能进行识别的一系列参数数据的分类器(以下称为识别器)，该识别器被用于匹配通过上述识别器分割出的字符图像区域以获得相应的字符信息，从而解决了传统基于阈值分割的方法所面临的无法识别复杂背景信息的问题。为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图及具体实施例，对本申请作进一步地详细说明。本申请并不做图片前景、背景分割，直接使用待识别字符候选区域整体作为文字前景计算其特征向量，并使用机器学习方法训练分类器以获得识别器；同时，为获得准确的字符候选区域，本申请的计算中需进行多次识别，且所使用的图像特征较大，计算相对复杂因而对运行平台的要求比较高。图1示出了本申请一个实施例的复杂背景卡面信息识别方法的主要流程图100。步骤S110，输入待识别的具有复杂背景卡片的卡面图像。通常利用图像捕捉装置如摄像头、照相机、扫描仪等获取待识别的对象(如银行卡)的卡面图像。这些具有复杂背景的卡面图像上，有各种需要录入的信息，主要是字符信息，包括：数字、字母、文字、其他各种字符。步骤S120，在该卡面图像上，定位关心信息/待识别的字符信息(如卡片的各种信息：卡号、数字、日期、姓名等等)的图像区域。可以经过粗略定位到精确定位(或叫准确定位)的过程。例如，定位待识别的银行卡的卡面图像上的字符(包括数字、卡号、文字等)信息所在的区域。这里可以根据卡片，如银行卡制作标准，对银行卡卡号区域、有效日期区域、持卡人姓名区域等这些包括字符(数字、卡号)的区域，进行初步定位，如优选字符信息定位方法400所提及的粗略定位。然后再进行准确定位，例如基于卡面纹理信息在初步定位结果周边进行快速进一步精确定位，从而获得卡面字符信息区域的准确定位。优选地，可以采用字符信息定位方法400提及的准确定位方式实现，其甚至能在精确定位过程中获得单个字符信息区域对应的字符信息图像。步骤S130，基于对卡面图像上的字符信息区域的定位，对待识别的字符信息图像中的字符信息进行识别。卡面信息主要是各种字符信息包括文字(如持卡人姓名、有效日期)、数字(如银行卡的卡号、日期号码)等。主要如下：第一，获得单个的字符信息图像(每个单独的字符信息的图像)。一种方式是在准确定位字符信息区域后，对于不同字符信息区域，可以进行字符信息的分割。分割方式例如：可以将卡号信息区域分割成21个子区域作为卡号备选区域、可以将有效日期区域分为月份和年份(月份与年份信息用反斜杠“/”分割)、可以将持卡人姓名分出其各个英文字母。这样能确定单个的字符信息区域，并获取单个的字符信息图像。优选的另一种方式，可以在定位时就获得字符信息图像，例如：通过下述字符信息定位步骤400，定位出每个字符信息的准确位置，并在该准确定位过程中，就获得单个的字符信息图像，并将一系列的单个的字符信息图像提供以备识别使用。由此，可以接收已经获得的每个单独的字符信息图像。第二，对获得的一系列字符信息图像(一系列单个的字符信息的图像)，进行特征提取，优选地，可以采用下述预处理方法200中的特征提取方式，如对24*24像素标准图像的8*8像素逐点计算，获得如Harris等角点特征、SIFT有旋转不变性的特征(即复杂特征向量)。第三，再根据这些特征(复杂特征向量)，利用已经预先训练分类器得到的识本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种复杂背景卡面信息识别方法，包括：针对待识别卡面，基于复杂背景卡面的制作标准，初步定位字符信息所在区域；根据初步定位的字符信息所在区域，按照预设方向顺序进行检测，确定单个字符信息所在位置，并获取相应位置的字符信息图像；其中，每个字符信息图像对应一个单独的字符，且字符信息图像为：未进行前景与背景分割的卡面图像区域；对获取的所述字符信息图像进行特征提取；根据所提取的特征，识别所述字符信息图像中的字符信息。

【技术特征摘要】
1.一种复杂背景卡面信息识别方法，包括：针对待识别卡面，基于复杂背景卡面的制作标准，初步定位字符信息所在区域；根据初步定位的字符信息所在区域，按照预设方向顺序进行检测，确定单个字符信息所在位置，并获取相应位置的字符信息图像；其中，每个字符信息图像对应一个单独的字符，且字符信息图像为：未进行前景与背景分割的卡面图像区域；对获取的所述字符信息图像进行特征提取；根据所提取的特征，识别所述字符信息图像中的字符信息。2.根据权利要求1所述的方法，所述初步定位字符信息所在区域，包括：初步定位字符信息所在区域时，粗略定位首位字符信息和/或末位字符信息所在位置。3.根据权利要求2所述的方法，所述根据初步定位的字符信息所在区域，按照预设方向顺序进行检测，确定单个字符信息所在位置，包括：在所述首位字符信息和/或末位字符信息所在位置附近，利用识别器按预设方向顺序滑动匹配以进行检测，获得准确的首位字符信息和/或末位字符信息的位置；按统一图像大小标准，均匀分配由首位字符信息和/或末位字符信息的准确位置所确定的字符信息所在区域，对分配出的每个字符信息所在区域利用所述识别器所述预设方向顺序滑动匹配以进行检测，获得准确的每个字符信息的位置。4.根据权利要求1所述的方法，对获取的所述字符信息图像进行特征提取包括：基于定位所获取的一个或多个字符信息图像，对所述字符信息图像统一大小标准；预设一像素块，对所述字符信息图像上的每个所述像素块的图像逐点计算图像特征，以获得所述字符信息图像的复杂特征向量。5.根据权利要求4所述的方法，所述逐点计算图像特征包括：所述像素块与其相邻的像素块形成区块，对所述区块选取36维的特征向量描述；在所述字符信息图像上按8像素的步长分别沿横向、纵向移动，组合得到对所述字符信息图像的高维的特征向量描述。6.根据权利要求1所述的方法，还包括以下预处理步骤：采集具有复杂背景的卡面图像数据样本并进行分割和标记，以获得标记了分类的字符信息图像；对所述标记了分类的字符信息图像，进行归一化处理，以获得统一大小标准的字符信息图像；预设一像素块，对所述字符信息图像上的每个所述像素块的图像逐点计算图像特征，以获得所述字符信息图像的复杂特征向量；利用所述复杂特征向量，进行分类器训练，以获得用于确定单个字符信息所在位置的识别器。7.根据权利要求6所述的方法，预设一像素块，对所述字符信息图像上的每个所述像素块的图像逐点计算图像特征，以获得所述字符信息图像的复杂特征向量，包括：所述像素块与其相邻的像素块形成区块，对所述区块选取36维的特征向量描述；在所述字符信息图像上按8像素的步长分别沿横向、纵向移动，组合得到对所述字符信息图像的高维的特征向量描述。8.根据权利要求4或6所述的方法，字符信息图像的统一大小标准，是将所述字符图像统一为24*24像素标准图像；预设的一像素块为8*8像素块；所述复杂特征向量包括方向不变的特征向量。9.根据权利要求1所述的方法，还包括：输入步骤，利用图像捕捉方式输入待识别的所述卡面的图像；验证步骤，对识别出的所述字符信息进行验证以确认最终识别结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈果，李扬，
申请(专利权)人：支付宝中国网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33