终端身份证智能扫描方法、装置以及终端制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种终端身份证智能扫描方法、装置以及终端，方法包括以下步骤：通过终端摄像头持续拍摄身份证，以得到扫描视频流；转换扫描视频流，以得到扫描图像；对扫描图像进行预处理，以得到识别图像；判断识别图像中是否存在对应的身份证特征；若存在，则获取身份证特征在识别图像的坐标信息和占用面积；判断该坐标信息和占用面积是否符合要求；若符合要求，则截取识别图像目标区域以得到身份证图像。本发明专利技术通过终端的摄像头扫描身份证图像，并使用识别模型在终端本地对身份证图像进行快速准确的识别，所有操作均在终端本地进行，无需将身份证图像上传到服务器端进行验证识别，更加高效快捷，同时不受终端网络信号影响。

Intelligent scanning method, device and terminal of terminal ID card

【技术实现步骤摘要】
终端身份证智能扫描方法、装置以及终端
本专利技术涉及身份证扫描识别领域，更具体地说是指一种终端身份证智能扫描方法、装置以及终端。
技术介绍
随着移动互联网的发展，越来越多的移动终端的APP涉及到个人身份证信息的输入认证(即实名认证)，如果手动去输入身份证号码和姓名，速度非常慢，且用户体验非常差。另外，传统移动终端的APP身份证识别是通过手动拍照的方式，将身份证图片上传至服务器识别，受限于移动终端的网络好坏，以及服务器的运行状态，在处于网络较差的位置时，无法快速准确的对身份进行识别和确认。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种终端身份证智能扫描方法、装置以及终端。为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：一种终端身份证智能扫描方法，包括以下方法：通过终端摄像头持续拍摄身份证，以得到扫描视频流；转换扫描视频流，以得到扫描图像；对扫描图像进行预处理，以得到识别图像；判断识别图像中是否存在对应的身份证特征；若存在，则获取身份证特征在识别图像的坐标信息和占用面积；判断该坐标信息和占用面积是否符合要求；若符合要求，则截取识别图像目标区域以得到身份证图像。进一步地，所述通过终端摄像头持续获取身份证的视频流的步骤之前，包括：获取终端屏幕的长宽信息；根据该长宽信息按比例在终端屏幕的中心位置动态绘制扫描框。进一步地，所述对扫描图像进行预处理，以得到识别图像的步骤，包括：裁剪扫描图像位于扫描框区域的图像，以得到识别图像；将识别图像转换为灰度图，并将灰度图二值化。进一步地，所述判断坐标信息和占用面积是否符合要求的步骤，包括：通过识别模型确定识别图像中的身份证特征的坐标信息和占用面积，所述识别模型是通过带标识的身份证图像数据作为样本数据训练卷积神经网络所得的；判断身份证特征的坐标信息和占用面积是否符合预设要求。进一步地，所述通过识别模型是通过带标识的身份证图像数据作为样本数据训练卷积神经网络所得的步骤，包括：构建损失函数以及卷积神经网络；获取带标识的身份证图像数据，以得到样本数据；将样本数据输入卷积神经网络内进行卷积计算，以得到样本输出结果，所述样本输出结果包括身份证特征的坐标信息以及占用面积；将样本输出结果以及带标识的身份证图像数据输入损失函数内，以得到损失值；根据损失值调整卷积神经网络的参数；利用样本数据且采用深度学习框架对卷积神经网络进行学习，以得到识别模型。本专利技术还采用以下技术方案：一种终端身份证智能扫描装置，包括：扫描拍摄单元，用于通过终端摄像头持续拍摄身份证，以得到扫描视频流；视频转换单元，用于转换扫描视频流，以得到扫描图像；预处理单元，用于对扫描图像进行预处理，以得到识别图像；存在判断单元，用于判断识别图像中是否存在对应的身份证特征；信息获取单元，用于存在身份证特征时，获取身份证特征在识别图像的坐标信息和占用面积；信息判断单元，用于判断坐标信息和占用面积是否符合要求；图像截取单元，用于在坐标信息和占用面积符合要求时，截取识别图像目标区域以得到身份证图像。进一步地，还包括：尺寸获取单元，用于获取终端屏幕的长宽信息；动态绘制单元，用于根据该长宽信息按比例在终端屏幕的中心位置动态绘制扫描框。进一步地，所述预处理单元包括裁剪模块和转换模块；所述裁剪模块，用于裁剪扫描图像位于扫描框区域的图像，以得到识别图像；所述转换模块，用于将识别图像转换为灰度图，并将灰度图二值化。进一步地，所述信息判断单元包括识别模块，用于通过识别模型确定识别图像中的身份证特征的坐标信息和占用面积，所述识别模型是通过带标识的身份证图像数据作为样本数据训练卷积神经网络所得的。本专利技术还采用以下技术方案一种终端，所述终端包括存储器及处理器，所述存储器上存储有应用程序，所述处理器执行所述应用程序时实现如上任一项所述的终端身份证智能扫描方法。本专利技术与现有技术相比的有益效果是：通过终端的摄像头扫描身份证图像，并使用识别模型在终端本地对身份证图像进行快速准确的识别，所有操作均在终端本地进行，无需将身份证图像上传到服务器端进行验证识别，更加高效快捷，同时不受终端网络信号影响。下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步描述。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的终端身份证智能扫描方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的终端身份证智能扫描方法的子流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的终端身份证智能扫描方法的子流程示意图；图4为本专利技术另一实施例提供的终端身份证智能扫描方法的流程示意图；图5为本专利技术实施例提供的终端身份证智能扫描装置的示意性框图；图6为本专利技术实施例提供的终端身份证智能扫描装置的预处理单元的示意性框图；图7为本专利技术实施例提供的终端身份证智能扫描装置的信息判断单元的示意性框图；图8为本专利技术另一实施例提供的终端身份证智能扫描装置的示意性框图；图9为本专利技术实施例提供的终端的示意性框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。请参阅图1，图1为本专利技术实施例提供的终端身份证智能扫描方法的示意性流程图。该终端身份证智能扫描方法应用于终端中，该终端通过移动端终端摄像头持续拍摄身份证，以得到扫描视频流，在本地对扫面视频流进行处理得到识别图像，并获取识别图像中身份证特征的坐标信息和占用面积，并通过配置于终端中的识别模型判断坐标信息和占用面积是否符合要求，以获取符合要求的身份证图像，在终端本地本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种终端身份证智能扫描方法，其特征在于，包括以下方法：/n通过终端摄像头持续拍摄身份证，以得到扫描视频流；/n转换扫描视频流，以得到扫描图像；/n对扫描图像进行预处理，以得到识别图像；/n判断识别图像中是否存在对应的身份证特征；/n若存在，则获取身份证特征在识别图像的坐标信息和占用面积；/n判断该坐标信息和占用面积是否符合要求；/n若符合要求，则截取识别图像目标区域以得到身份证图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种终端身份证智能扫描方法，其特征在于，包括以下方法：
通过终端摄像头持续拍摄身份证，以得到扫描视频流；
转换扫描视频流，以得到扫描图像；
对扫描图像进行预处理，以得到识别图像；
判断识别图像中是否存在对应的身份证特征；
若存在，则获取身份证特征在识别图像的坐标信息和占用面积；
判断该坐标信息和占用面积是否符合要求；
若符合要求，则截取识别图像目标区域以得到身份证图像。


2.根据权利要求1所述的终端身份证智能扫描方法，其特征在于，所述通过终端摄像头持续获取身份证的视频流的步骤之前，包括：
获取终端屏幕的长宽信息；
根据该长宽信息按比例在终端屏幕的中心位置动态绘制扫描框。


3.根据权利要求2所述的终端身份证智能扫描方法，其特征在于，所述对扫描图像进行预处理，以得到识别图像的步骤，包括：
裁剪扫描图像位于扫描框区域的图像，以得到识别图像；
将识别图像转换为灰度图，并将灰度图二值化。


4.根据权利要求1所述的终端身份证智能扫描方法，其特征在于，所述判断坐标信息和占用面积是否符合要求的步骤，包括：
通过识别模型确定识别图像中的身份证特征的坐标信息和占用面积，所述识别模型是通过带标识的身份证图像数据作为样本数据训练卷积神经网络所得的；
判断身份证特征的坐标信息和占用面积是否符合预设要求。


5.根据权利要求4所述的终端身份证智能扫描方法，其特征在于，所述通过识别模型是通过带标识的身份证图像数据作为样本数据训练卷积神经网络所得的步骤，包括：
构建损失函数以及卷积神经网络；
获取带标识的身份证图像数据，以得到样本数据；
将样本数据输入卷积神经网络内进行卷积计算，以得到样本输出结果，所述样本输出结果包括身份证特征的坐标信息以及占用面积；
将样本输出结果以及带标识的身份证图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄应祥，金洁，卢宏杰，
申请(专利权)人：深圳市信联征信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44