李闻[1]2016年在《基于局部特征融合的身份证人脸识别系统研究》文中研究指明随着信息处理技术和人工智能技术的高速发展,人脸识别技术也受到了广泛的关注。由于人脸识别技术与传统的识别技术相比,具有采集方便、非接触性、安全等特点,已经得到了社会各界的认可和广泛应用。本文首先介绍了身份证人脸识别的研究背景和应用意义,以及人脸检测识别的国内外发展现状,同时居民身份证识别的研究现状和目前存在的问题。其次,由于系统检测过程需要准确度和时效性的双重要求,所以采用AdaBoost算法应用到本文提出的身份证人脸识别系统中。再次,由于身份证采样的变量是光照的不同,所以通过比较选择对光照变化鲁棒性程度比较高的二阶纹理特征提取算法,又因多级CS-LDP特征融合算法可以提取到更丰富的图像纹理特征,选择多级CS-LDP特征融合算法应用到本文提出的系统中。最后,设计开发基于OpenCV的身份证人脸识别系统,自建数据库测试,多次试验测试了系统的性能。经过多次试验和检测,证明系统可以达到预期效果。
沈瑛[2]2002年在《身份证识别系统研究》文中提出身份证是我国18岁以上成年人的有效证件，记载了持有人的基本个人信息和一个唯一的身份证编号。在目前大多数情况下，身份证登记采用人工方式，很不方便。随着计算机技术、图像处理和字符识别算法的成熟，利用计算机进行身份证自动识别录入已经成为可能。身份证识别系统可以广泛用于服务性行业、交通系统和公安系统等需要身份证检验的部门，节省大量的人力物力，具有广阔的应用前景。 本文对身份证识别进行了比较深入的研究，在一个简化模型的基础上，详细阐述了系统的处理流程：行分割、预处理、识别前处理、特征提取、识别以及编号的识别后处理。针对身份证识别的特殊性，调整了预处理顺序：先在灰度图像下完成行分割、再进行图像增强、二值化，然后才作单字分割。文中提出了灰度图像下的行分割方法和基于最大宽度回溯算法的单字分割算法，从而实现了字符的精确定位。选用合适的二值化算法，完成了灰度图像到二值文本的转化。针对编号行数字，选取了能较全面地体现它们的结构和统计特性的31维特征向量作为原始特征。对汉字识别采取粗、细二级分类方法，分别选择了4维和72维特征向量。本文对31维特征向量运用因子分析法，得到了7个彼此独立的公因子变量。该方法不仅消除了变量之间的相关性，而且相当于给原变量加了合适的权值，使类间的方差更大，从而有利于识别。本文还充分利用了身份证中的先验知识，对编号进行了后处理，能修正部分数字的误判，并给出整体识别结果正确与否的判断，进一步提高了编号识别的正确率。实验表明了本文算法的有效性。
宋韧[3]2014年在《基于图像处理和模式识别的身份证识别系统设计与实现》文中研究指明基于光学摄像头图像处理处理以及模式识别理论的光学字符识别(OCR)在社会生活的各个行业得到了广泛的应用。光学字符识别在文字的录入方面具有速度快、效率高、错误少、成本低等优势。在光学字符识别的基础上发展起来的证件识别作为一种新兴的技术也在社会生活的各个方面得到了应用。课题在仔细调研国内外研究现状的基础上分析了基于光学图像的身份证信息识别软件所涉及的主要研究内容;基于MATLAB平台设计了身份证信息识别软件。图像预处理是基于光学图像的身份证识别软件图像处理的第一步。针对身份证的光学图像,课题采用了平均颜色偏移率校正了图像的高光区域。依据T.Youg提出的理论,利用加权平均值法对身份证图像灰度化。将全局二值与局部二值化方法结合的Ostu-Berensen方法对灰度化后的身份证图像二值化。最后利用图像的行方向投影和列方法投影的方法对二值化后的身份证图像进行版面分析,得到用于字符识别的单个字符块的图像。针对经过图像预处理后的图像大小存在位置、大小差别的问题,分析了重心归一化和边框归一化的位置归一化方法以及利用字符图像的分布方差归一化方法。利用统计信息和结构信息相结合的全局弹性网格内的模糊笔画特征构成了用于汉字字符识别的7╳7╳4的特征向量。经过图像预处理得到的单个字符图像经过归一化处理、字符特征提取后的字符特征向量需要送入到汉字分类器中才能完成身份证信息的提取工作。图像分类器主要包括欧氏距离分类器、神经网络分类器、支持向量机分类器以及遗传算法分类器几类。详细分析了图像预处理、字符特征提取方法以及字符分类器设计的方法后,在MATLAB平台上设计了基于光学图像的身份识别软件。详细论述了身份证识别系统的关键函数原型以及函数的简单流程。函数包括图像预处理、图像二值化、图像字符块划分、字符特征提取以及字符识别的详细分析设计。最后展示了本课题设计的识别软件对身份证图像的识别结果,表明了该系统在身份证信息中的性别、民族、生日、身份证号码具有较高的识别概率,而在姓名和住址两个方面的识别能力还有待提高。通过本课题对基于光学图像的身份证信息识别软件关键技术研究,设计出了基于MATLAB平台的身份证信息识别系统软件。该软件实现了对身份证的性别、民族、生日、身份证号码的较高识别概率,而对姓名和住址的识别概率尚且比较低。基于光学图像的身份证信息识别软件要得到广泛的推广应用还有一个成本控制的要求和软件运行时间的要求。关于低分辨率下的身份证信息识别方法还需要进一步展开研究。身份证信息识别软件的算法还需要进一步优化,达到快速有效提取身份证信息的目的。
严曲[4]2005年在《身份证识别系统的原理及算法研究》文中提出身份证的信息获取在公安部门建立信息档案数据库中有十分重要的作用,目前身份证中的个人信息大多需要人工录入,效率十分低下。随着OCR技术的迅速发展,印刷体文字识别技术已经相当成熟,并得到了广泛的应用。因此,如果能利用图像处理技术对扫描得到的身份证图像信息进行自动分割,进而对分割出的文字进行自动识别,定能显着地提高工作效率。 本论文的研究重点主要包括文字区域的定位、字符的分割和字符识别叁个部分。首先综合运用图像处理和分析技术,并针对身份证扫描图像自身的特点(存在强烈的底纹以及激光防伪标识造成的干扰),对图像进行了预处理。 其次,由于二值化是预处理中的关键步骤,为了减少噪声的影响,设定了分割模板将灰度图像分成几个子块,在深入研究现有图像二值化方法的基础上,提出了一种基于迭代阈值法的身份证图像二值化算法。改进了水平投影算法和垂直投影算法分别用于完成文字行的准确定位和单个字符的精确分割。 最后,在对单个字符图像进行归一化和细化处理后,针对身份证号码,提取了能较好反映数字统计和结构特性的22维混合特征向量。选择欧氏距离作为度量,提出基于最小距离分类的判决准则实现对数字的识别。根据身份证编号表示的意义和校验码的生成算法,对识别结果能够进行初步的校验处理,这样在一定程度上提高了编号识别的准确性。实验表明了该算法简单、易于实现、识别效果较好。
王小丽[5]2016年在《基于OPENCV的身份证图像信息提取研究与实现》文中进行了进一步梳理随着计算机图像处理、分析和理解,为了识别各种不同型号的目标和图像的技术日益成熟,身份证识别成为可能。身份证是公民的一张名片,它由政府机构赋予给公民并作为每个人独一无二的公民身份的证明工具。身份证上的身份证号码存储了公民的信息,身份证号是唯一的,在众多生活和工作的场合中都需要到身份证号。可用于各行各业比如应用于公安系统、银行系统、交通系统等需要验证身份证号的机构,身份证识别系统相比于人工来说最大的优势是准确、高效和安全。目前对于未获得公安机关授权的机构对身份证信息的采集基本还是人力输入身份证号,这样做工作效率非常低,输错数字的可能性比较大。因此开展基于图像处理与分析的身份证信息提取具有非常广泛的实际应用价值。我国二代公民身份证号码是一个字符组合码,由十七位码和一位数字验证码组成。从左至右的顺序如下:六位表示出生的本机代码,八位数字表示出生日期码,叁位码的顺序和一个校验码。论文借助OpenCV进行身份证信息处理与分析的相关研究,论文主要内容包括身份证图像的预处理、身份证图像区域分割和字符分割以及身份证号识别叁个方面,并在论文相关研究的基础上设计和实现了身份证信息提取的系统原型。1)针对身份证图像偏暗或偏亮问题,进行图像的灰度变换、灰度拉伸、二值化、图像归一化、图像校正以及图像去噪,以保证采集的身份证图像可以在一个比较理想的状态下,有利于后续识别精度的提高。2)针对身份证具有特定的版面布局结构,利用形态学的膨胀算子进行连通域的初始寻找,然后利用轮廓提取和标记策略进行连通域的划分,最终将获得的连通域运用于身份证图像的区域分割;同时对分割出来的身份证号区域利用灰度化、二值化、膨胀操作等一系列操作后完成字符的切分。由于分割出的字符区域具有字符大小不同的情况,最后将图像中的字符一个一个取出来并且归一化成指定大小的字符模板,以便提高系统识别性能的稳定性,并较好的克服图像噪声带来的影响,为字符识别做准备。3)针对论文研究主要是为获取身份证上的身份证号和人像信息,论文利用模板匹配的方法进行了身份证号的识别研究。首先根据数字图像特征编写数字字符库,并利用模板匹配的方法识别,通过字符的归一化处理与模板样本字符相关的遍历处理,最终识别出字符。由于身份证号码仅有11个,且大小字体固定,所以模板匹配识别算法相对于身份证而言是非常合适的,实验也表明了本算法的可行性。4)鉴于上述研究,实现了基于摄像头或照相机采集身份证图像下的第二代身份证号识别系统的软件原型,主要包括了预处理模块、区域分割模块和字符识别模块。
赵俊丽[6]2018年在《基于Android平台身份证识别系统的设计与实现》文中研究表明随着时代的发展,身份证信息在生活中被广泛应用。因此,如何高效录入身份证信息,确保个人信息安全成为研究重点。针对该问题,将设计实现一款基于Android平台的身份证识别系统,主要对定位提取身份证区域、信息区域,字符识别,人脸识别等算法进行了研究。首先,针对身份证区域带有背景、倾斜或反转等问题,研究了身份证区域定位提取的方法。利用Android系统,设计了一个图像采集界面,加入水平线、触屏聚焦、截屏等功能。利用图像处理知识,结合身份证版面布局,对图像进行边缘检测、寻找最大轮廓、外接最小包围矩形等处理,检测倾斜角,矫正身份证区域。该方法能准确定位提取身份证区域,并适用于定位提取身份证信息区域。其次,针对身份证地址区域,列切割不能得到完整单字符的情况,研究了基于像素跳变的方块字分割方法。利用图像处理知识,将身份证信息区域进行去噪、二值化等处理,根据黑白像素的跳变,进行字符初次分割,根据字符固有特性,进行字符的再次拆分或合并。为了提高字符识别率,利用字符的固有特征和统计特征,实现像素匹配、网格特征识别字符,并利用jTessBoxEditor针对身份证不同信息区域训练不同字库。最后,针对身份证和持证人是否为同一人的问题,设计了基于分块LBP-CNN的人脸识别方法。利用人脸检测器定位提取人脸区域,对其进行几何归一化等处理,将人脸的分块LBP特征、整幅CNN特征级联作为人脸辨别的标识,分别提取身份证、持证人人脸特征,最后使用欧氏距离度量其相似性,判断身份证和持证人是否为同一人。实验表明该方法识别人脸结果较好。
李政[7]2016年在《基于图像匹配的身份证字符识别算法研究及软件设计》文中提出身份证作为持有人身份认证最重要的证件,在电信、银行、证券、公安、移动等各种行业都有着广泛的应用。随着信息技术的发展,各行各业相继迈进了数字信息化时代,为了提高各行各业信息化水平,身份证自动验证成为迫切的需要。因此如何利用图像处理和字符识别技术完整、高效的自动识别身份证个人信息并进行相应的管理和验证有着重要的意义。基于特征点的图像匹配方法步骤为特征提取、特征描述和特征匹配。本文中选取BOW(Bag of Words,词袋)模型表示字符图像。通过均匀网格特征、LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)特征和HOG(Histogram of Oriented Gradient,方向梯度直方图)特征等算法提取不同字符图像中的视觉词汇向量;K-Means聚类算法合并词义相近的视觉词汇,构造一个包含有多个词汇的编码码本;使用SPM(Spatial Pyramid Matching,空间金字塔匹配)将字符图像划分为多个不同分辨率的细网格,从每个网格中提取特征,并把它们连接成一个大特征向量,使用词库中的词汇表示字符图像,得到该字符的特征编码;通过相似性距离计算待识别字符图像特征编码与词库中字符图像特征编码之间的距离,距离最小的字符图像即匹配结果。相比一般基于特征点的图像匹配方法,本文中算法对于汉字字符识别率更高。身份证字符识别软件使用C++语言结合MFC编写,vs2010作为开发环境,以64位win7系统作为运行环境。软件功能模块主要有:图像预处理作为身份证字符识别的第一步,对身份证图像进行灰度化、二值化和版块分割;字符切分得到单个字符的字符图像,并预识别地址栏信息中可能包含的数字或字母;归一化待识别字符图像使得和字库中字符图像大小一致;字符识别得到身份证各栏信息识别结果;识别后校验,比对识别结果和身份证芯片信息鉴别身份证的真伪。本文中身份证字符识别软件通过识别身份证采图仪得到的证件图像,能够按照身份证个人信息含义,进行分割,字符识别。能够完整,快速,有效的识别身份证持有人信息,并通过对比身份证识读器读取证件内嵌的射频信息,实现鉴别身份证证件的真伪。
谢凌[8]2016年在《基于身份证识别和多设备接入的居家健康系统的设计与实现》文中研究说明随着中国逐渐步入老龄化社会,心脑血管疾病成了危害人们身体健康的主要因素,同时人们的健康意识也不断提高,随时关注自己的健康状况在我们生活中越来越普遍,各种健康医疗设备的普及势在必行。如果分别使用医疗设备自带的软件来了解和分析自己的健康情况,不但用户麻烦,多种健康数据也无法联系起来,给用户一个更加立体的健康分析,针对这种情况,本文将设计并实现一个居家健康系统的手机客户端。用户的信息由远程数据中心托管,需要采集用户的信息方便管理和分析健康情况,使用人工输入的方式由于地址和身份证号很长容易输入错误,所以本系统将基于身份证识别采集用户信息。由于当前的健康医疗设备很多都使用自己的标准,在设备连接和数据采集时会出现不兼容,不准确的情况,因此本文实现的居家健康系统将基于针对医疗设备的IEEE 11073标准来实现和健康设备的通信,本文主要工作如下。首先,针对身份证识别功能,使用光学字符识别技术。使用手机拍摄身份证照片,人工裁剪得到身份证信息部分,由系统进行身份证图片预处理,最后调用T esseract OCR完成身份证信息识别这样的流程,设计光学字符识别的业务描述,建立功能需求模型,实现预处理和OCR组件的详细实现。最后对于身份证信息的混合字体库进行训练,实现准确的识别目的。其次,针对多设备接入功能,使用IEEE 11073标准关键部分来通信。对该标准的通信模型、域信息模型、服务模型研究和分析,设计该标准的通信状态机和健康数据组织格式,用插件的形式提供通信接口方便居家健康系统调用。最后,实现居家健康系统的手机客户端,该系统运行在Android平台上,按照对用户信息管理,对用户生理数据管理,对用户生理数据采集和对用户信息同步分成四大模块。在用户管理模块里调用身份证识别模块,在健康数据测量模块里通过JNI调用IEEE 11073通信插件。可以直观的呈现健康数据给用户,也可以同步这些信息到远程数据中心,进一步分析。
李铭华[9]2013年在《第二代身份证识别比对系统的设计与实现》文中研究表明在目前的社会形势下，对人员身份信息的核查是当前警务工作的重中之重。在警务信息化发展的过程中，对人员身份信息的核查方式也不断演变，从“集中式”查询逐渐转变为“分布式”查询。同时，随着警务信息化程度的不断加深，对于人员身份信息核查的效率和准确性要求也越来越高。随着人员身份证技术的进化，在第二代居民身份证的设计中，将人员身份信息电子化，并存储在身份证中，通过身份证识别设备就可以将人员的身份信息快速读取出来。第二代身份证识别比对系统就是基于上述应用需求和技术背景设计实现的，主要应用身份证识别设备进行人员身份信息读取，实现人员身份信息的快速核查，并保存人员活动轨迹，为后期信息研判提供一定的依据。
陈川[10]2013年在《证劵资料自动识别系统的分析与设计》文中研究表明为了解决证劵系统中，登记公司对各个证劵商及代理机构上报证劵资料的有效性稽核问题，依据数据库设计技术、图像分析处理技术，利用VisualC++语言、数据库接口API(Application Programming Interface)与SQA server数据库系统,对证劵行业的《凭证电子化管理系统》中图片与表格自动识别分析系统进行了分析、设计与实现。主要完成了如下工作。基于基准图的概念，利用图像匹配技术对图片与表格的处理，给出了解决方案与基于纹理复杂性分析的倾斜检测算法完成图片与表格模板的设计，完成图片与表格类型识别的设计。其中图片与表格模板的相关部分设计，是图片与表格自动识别分析系统的基础，是《凭证电子化管理系统》中实现有效稽核必须要解决的问题。利用信息论技术，采用图像的信息熵与灰度均值算法，通过ROI（重点区域）定位实现图片与表格特征提取，实现图片与表格清晰度的分析，达到对图片与表格清晰度的判定，完成图片与表格清晰度的设计。清晰度的判别作为对上报资料检测手段将直接影响对识别结果的可信度，及归档资料的完整性。利用数据库访问API对应用程序与数据库之间的连接进行了分析和设计，给出了相关模块的调用参数和函数，完成了各相关模块的接口定义。系统运行表明，程序运行平稳、效果良好、各个相关模块功能与性能均能满足设计要求，表明设计所采用的方法与设计理论的正确性与有效性。
参考文献：
[1]. 基于局部特征融合的身份证人脸识别系统研究[D]. 李闻. 昆明理工大学. 2016
[2]. 身份证识别系统研究[D]. 沈瑛. 西南交通大学. 2002
[3]. 基于图像处理和模式识别的身份证识别系统设计与实现[D]. 宋韧. 电子科技大学. 2014
[4]. 身份证识别系统的原理及算法研究[D]. 严曲. 中南大学. 2005
[5]. 基于OPENCV的身份证图像信息提取研究与实现[D]. 王小丽. 苏州大学. 2016
[6]. 基于Android平台身份证识别系统的设计与实现[D]. 赵俊丽. 燕山大学. 2018
[7]. 基于图像匹配的身份证字符识别算法研究及软件设计[D]. 李政. 华中科技大学. 2016
[8]. 基于身份证识别和多设备接入的居家健康系统的设计与实现[D]. 谢凌. 电子科技大学. 2016
[9]. 第二代身份证识别比对系统的设计与实现[D]. 李铭华. 苏州大学. 2013
[10]. 证劵资料自动识别系统的分析与设计[D]. 陈川. 哈尔滨工业大学. 2013
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