基于深度学习的卡证图像识别方法技术

本发明专利技术提供一种基于深度学习的卡证图像识别方法，包括：获取待处理的卡证图像；采用深度学习的分类网络对所述卡证图像进行分类处理，获取所述卡证图像中的目标区域；对所述目标区域进行特征提取处理，获取所述目标区域的特征数据；对所述特征数据进行识别处理，获取识别信息。由于增加了分类处理，使得后续的特征提取处理以及识别处理仅是针对目标区域，无需对整个卡证图像上的信息进行识别，从而既可以减少识别所用的时间，提高识别速度，即提高识别效率；又可以免受背景花纹的干扰影响，减少漏识别和错识别，即提高识别准确率，最终大大提高识别效果。

Card image recognition method based on deep learning

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的卡证图像识别方法
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于深度学习的卡证图像识别方法。
技术介绍
近几年来我国互联网金融飞速发展，网上资金交易逐渐成为日常生活中的主流消费方式。随着移动互联的发展，商业移动应用越来越多，移动支付成为最主流的支付方式之一，这些商业移动应用很多涉及到个人银行卡账户，身份证的绑定，而实际不论客户办理业务还是工作人员录入客户信息业务都需要手动号码、身份证号码、验证码，手机号码。这种方式速度慢，易出错，用户体验非常差。目前，基于计算机视觉的光学字符识别(OpticalCharacterRecognition，OCR)，已经被广泛应用于商业领域，如常见的身份证、银行卡、发票、工作证、学生证、护照、驾驶证识别等。现有技术中，OCR包括预处理、检测处理与识别处理三个步骤，其中：预处理主要包括二值化、图像降噪、倾斜矫正、平滑、锐化等，其作用主要是消除图像中冗余的信息，恢复有用的真是信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进后续处理的可靠性；检测处理一般采用VGG或残差网络，其会对图像中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的卡证图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取待处理的卡证图像；/n采用深度学习的分类网络对所述卡证图像进行分类处理，获取所述卡证图像中的目标区域；/n对所述目标区域进行特征提取处理，获取所述目标区域的特征数据；/n对所述特征数据进行识别处理，获取识别信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的卡证图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取待处理的卡证图像；
采用深度学习的分类网络对所述卡证图像进行分类处理，获取所述卡证图像中的目标区域；
对所述目标区域进行特征提取处理，获取所述目标区域的特征数据；
对所述特征数据进行识别处理，获取识别信息。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理的卡证图像是身份证图像、银行卡图像、发票图像、工作证图像、学生证图像、护照图像或驾驶证图像。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类处理采用的网络包括五层卷积，所述目标区域为待识别的卡证号码区域。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取处理依次包括：深度可分离卷积处理、具有线性瓶颈的倒残差结构的深度学习模型、基于squeezeandexcitation结构的轻量级注意力深度学习模型。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在进行特征提取处理的过程中进行特征融合处理，所述特...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔淼，
申请(专利权)人：上海智臻智能网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31