一种基于自适应参数调整的智能卡表面字符识别的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于自适应参数调整的智能卡表面字符识别的方法，所述方法包括以下步骤：S1，创建模板：用于创建智能卡表面字符识别所需的模板信息；S2，参数搜索：用于利用学习模型获取满足图像识别精度要求的图像预处理参数；S3，图像识别：用于根据S1创建的模板信息和S2获取到的图像预处理参数，采用模板匹配方法对智能卡表面字符进行识别，并得到最终的识别结果。别结果。别结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应参数调整的智能卡表面字符识别的方法


[0001]本专利技术涉及智能卡图像识别领域，具体涉及一种基于自适应参数调整的智能卡表面字符识别的方法。

技术介绍

[0002]智能卡是包括银行卡、社保卡在内的IC芯片卡，不同版面的智能卡其卡片背景、颜色、图案等存在差异性。智能卡字符有别于手写字符，智能卡字符具有字体规范、大小统一、存在背景干扰(智能卡的个性化背景)的特点。此外，智能卡字符识别需要用环形光或条形光等光源对卡片进行照射以减少自然光线的影响，然而外部光线的变化仍然会导致卡片表面光照发生细微的变化。综上所述，智能卡字符识别方法需要适应不同背景、不同光照的变化。
[0003]常见的字符识别方法有基于机器学习的字符识别方法和基于模板匹配的字符识别方法，前者依靠大量不同光照、不同背景下的样本训练字符模型，从而适应各种光照和背景变化下的字符识别；后者则使用一系列图像预处理方法(包括二值化、图像滤波等)，去除光照和背景的影响，使用单一字符模板进行字符识别。
[0004]相比较之下，基于机器学习的字符识别方法优点在于模型训练结束后本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应参数调整的智能卡表面字符识别的方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：S1：创建模板：用于创建智能卡表面字符识别所需的模板信息；S2：参数搜索：用于利用学习模型获取满足图像识别精度要求的图像预处理参数；S3：图像识别：用于根据S1创建的模板信息和S2获取到的图像预处理参数，采用模板匹配方法对智能卡表面字符进行识别，并得到最终的识别结果。2.如权利要求1所述的一种基于自适应参数调整的智能卡表面字符识别的方法，其特征在于，步骤S1中创建模板步骤如下：S1-1：图像获取：用于调用摄像头采集单张智能卡图像；S1-2：定位区域获取：用于在所述智能卡图像上用矩形框方式选取出定位区域，并获取定位区域图像；S1-3：ROI区域获取：用于在所述智能卡图像上用矩形框方式选取出ROI区域，并获取定位区域与ROI区域的相对位置信息、ROI区域的长宽信息；S1-4：字符模板获取：用于在所述ROI区域内以矩形框方式获取出多个字符模板图像，并人工标记出每个字符模板图像对应的标签信息；S1-5：模板保存：用于将定位区域图像、定位区域与ROI区域的相对位置信息、ROI区域的长宽信息、字符模板图像和标签信息保存在模板中。3.如权利要求1所述的一种基于自适应参数调整的智能卡表面字符识别的方法，其特征在于，步骤S2中参数搜索步骤如下：S2-1：批量图像获取：用于调用摄像头采集与步骤S1中版面一致、内容不同的批量智能卡图像，并保存所述的批量智能卡图像对应的标签信息；S2-2：参数初始化：用于设定一个预设识别精度，以及设定幂次变换参数、二值化参数、模板匹配参数的取值范围和搜索步长；S2-3：读取模板：用于读取模板信息，包括定位区域图像、定位区域与ROI区域的相对位置信息、ROI区域的长宽信息、字符模板图像和标签信息；S2-4：组合参数：用于对每个所述的幂次变换参数、二值化参数、模板匹配参数的值按从大到小的方式进行排序，并依次构成多组参数组合；S2-5：批量图像字符识别：用于从步骤S2-4所述的多组参数组合中提取出一组参数组合，并对步骤S2-1中所述的批量智能卡图像进行幂次变换、二值化处理、模板匹配、字符识别；S2-6：统计识别结果：用于对批量智能卡图像的字符识别结果进行统计，如果平均识别精度大于步骤S2-2所述的预设识别精度，执行步骤S2-7，否则选择另外一组参数，重新执行步骤2-5；S2-7：参数保存：用于将当前所使用的参数作为最优参数，保存到模板中。4.如权利要求1所述的一种基于自适应参数调整的智能卡表面字符识别的方法，其特征在于，步骤S3中图像识别步骤如下：S3-1：图像获取：用于调用摄像头采集...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁鹏，吴玉婷，赵慧民，郝刚，郑振兴，
申请(专利权)人：广东技术师范大学，
类型：发明
国别省市：