CN101751568A - 证件号码定位和识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明证件号码定位和识别方法,属于OCR技术领域,从包含证件号码的图像中定位和识别证件号码,本方法首先利用图像的水平投影值,将所述图像分割成一个或多个个行区域;然后利用所述行区域的图像的宽高比、证件号码宽高宽高比特征,去除不可能是证件号码所在的行;接着将可能包含证件号码的所述每个行区域分割成一个或多干个列区域,利用证件号码位数及间距较小的特征,从而定位出所述证件号码在图像上的位置;最后利用识别引擎对所述证件号码的区域图像的进行识别。本发明可简单、方便、快速的完成身份证、军官证、护照、驾驶执照等证件号码信息的获取,从而大大降低了人力成本,提高了工作效率。
Description
技术领域
本发明属于OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)技术领域,涉及一种证件号码定位和识别的方法。
背景技术
随着人们参与的各项社会活动日益增多,对身份证、护照、驾驶执照等的号码信息核对要求地越来越严格和频繁,例如在海关、银行业务、安全检查、交通稽查、网上订票后领取门票、活动抽奖、股票投资等,在这些情况下都需要对当事人证件号码信息进行确认。在一般情况下,证件号码的信息核对都是人工进行的,这种繁琐却很重要的工作既导致很大的人力成本的浪费、又容易产生不准确的问题;有些证件号码采用了智能IC卡技术,可以通过证件中嵌入的芯片读取证件信息,但这种方法要求在证件中嵌入芯片,对于没有或不能嵌入芯片的证件则不能进行信息获取,例如身份证、军官证等。
如专利号为200410017928.7的中国发明专利采用第二公民身份证解读识别电路对身份证进行识别,这种识别过程依赖于识别电路和配套的设备。这种识别电路必须硬件成本高昂,而且由于必须与发证机关的数据端相连接,适用性较差。
将OCR技术应用于证件识别一般要求与其相配套的扫描仪装置并对证件图像获取有特定规范和要求,例如要求证件必须放在扫描仪的特定位置进行扫描,扫描出的所有同类证件图像的大小都是相同的并且是完整的证件图像,并预先计算证件号码在证件中的相对位置,利用预先设定的位置定位证件号码区域,此方法要求有扫描仪,并且对证件图像有比较严格的限制,不够灵活并且操作繁琐,目前如何快速、自动、方便、准确地进行证件号码识别技术还属于空白。
发明内容
本发明证件号码定位和识别方法,对接收待识别的证件图像进行行分割,根据行分割结果去除非证件号码所在的行区域,然后对行区域进行列分割,并利用证件号码位数确定证件号码所在行区域,进而确定证件号码在图像上的左右边界位置;接着识别证件号码区域图像;再对证件号码识别结果进行校验并输出识别结果。本方法采用了OCR技术从包含证件号码的图像中定位和识别证件号码,能够快速、有效地获得证件号码识别结果,并考虑到了证件识别的特殊性,在不增加硬件成本的前提下,准确、快速、方便地对证件信息进行有效地采集,具有良好的市场前景和实用价值。
证件号码定位和识别方法,包括如下步骤:
步骤1:利用输入的证件图像在水平方向上的灰度累加值进行图像的行区域分割,得到一个或多个行区域;
步骤2:对得到的行区域进行列区域分割,利用证件号码位数确定证件号码所在行区域;
步骤3:在证件号码所在列区域上,利用证件号码位数及证件号码的间距特征确定证件号码在图像上的左右边界,得到各证件号码的所在区域图像;
步骤4:利用识别引擎对所述证件号码的所在区域图像进行字符识别。
所述步骤1中的行区域分割进一步包括:根据设定的边界阈值以及图像水平投影直方图判定行区域的开始与结束;当扫描到某一行上的投影值大于所述边界阈值时,则判定为一个行区域的开始,继续进行行扫描,当扫描到某行的投影值小于或等于所述边界阈值时则判定为这一行区域结束。
所述步骤2执行前,将得到的各行区域的宽高比与证件号码的宽高比相比较,去除不在证件号码宽高比设定值范围内的行区域。
所述步骤3中的列区域分割进一步包括:对可能包含证件号码的每个行区域进行垂直投影,根据垂直直方图将每个所述行区域的图像分别分割成一个或多个列图像区域。
所述步骤2中的列区域分割采用连通域方法获得行区域中的列区域。
所述步骤2中利用证件号码位数确定证件号码所在行区域时,如果列分割后得到的列图像的个数不少于证件号码位数,该行区域确定为证件号码所在的行区域,从而获得证件号码在图像上的上下边界,反之继续对其他行区域进行列分割,直至全部行区域判断完毕。
所述步骤3中确定证件号码在图像上的左右边界位置时,如果当证件号码所在行区域中连续出现间距较小的、与证件号码位数相同的列区域,则这些列区域的最左、最右边界为证件号码所在图像区域的左、右边界,反之转到步骤2,直至全部行区域判断完毕。
所述步骤4中进行字符识别时,针对证件号码识别结果进行年月日和校验位校验。
本发明证件号码定位和识别方法,与现有技术相比,具有以下优点:
1、本发明采用OCR技术从包含证件号码的图像中定位和识别证件号码,脱离了硬件芯片的限制,能够对证件的标识信息进行有效的识别,可根据获得的身份证、军官证、护照、驾驶执照等证件图像对其中的信息进行识别。
2、本发明考虑了证件识别的特殊性,将证件号码位数信息与列分割结果进行比较,并根据结果定义证件号码的有效边界,对有效信息快速定位,从而保证了识别结果的准确性,有效简单方便的完成证件号码信息的获取。
3、本发明在识别过程结束后,通过获取的号码信息可以进一步完成身份验证,对识别结果进行校验,从而大大降低了人力成本,提高了工作效率。
4、本发明采用的行区域分割技术适应性良好,待识别的号码完整地包含在图像中即可,号码所在的行不一定严格地平行于矩形照片的边,证件号码在图像中的具体位置也没有限定和要求。
附图说明
图1是本发明证件号码定位和识别方法的对身份证进行定位识别的流程图;
图2是本发明证件号码定位和识别方法实例的示意图;
图2(a)是用手机拍摄的一张灰度身份证图像;
图2(b)是利用本方面方法获得的身份证号码的定位结果;
图2(c)是水平投影直方图;
图2(d)是根据水平投影值进行行分割得到的若干行区域图像结果;
图2(e)是身份证号码所在行的列分割得到的若干列区域图像结果;
图2(f)是身份证号码的定位结果。
具体实施方式
以下结合附图并以中国居民身份证为例,对本发明的证件号码定位和识别方法及系统进行详细说明。但本发明不限于身份证,还可以用于其他证件,如驾驶执照、军官证、护照等。
本方法中,采集图像时,可以利用任何种类的带摄像头的设备,例如手机、扫描仪、数码相机等,拍摄身份证图像或者进行实时视频拍摄。在一个优选实施例中,被采集的身份证图像应该是完整清晰的,而且优选无任何背景图像。其中,图2(a)是用手机拍摄的一张灰度身份证图像。当然,在其他实施例中,被采集的身份证图像应该至少包含完全的身份证号码,背景图像应不应过于复杂,以便系统快速高效运行。
本发明证件号码定位和识别方法,如图1所示,包含如下步骤:
步骤一:将得到的图像被输入至本系统中,输入的方法可以是有线的、也可以是近程或远程无线传输的。然后对输送的图像进行二值化处理,即将图像转换成只具有黑白两种颜色信息的图像,这样图像的操作比较简单并且速度快。
本实施例中,如图2(a)所示,黑色代表前景,这时前景是黑色像素,也就是图像上有信息含量的内容,包括文字但不仅仅是文字,例如图中的人的头像等都属于前景,类似图像中较黑的部分。而在其他实施例中,也可以采用白色代表前景。
利用水平投影直方图将黑白图像分割成一个或多个行区域。在行分割前首先对本发明的图像的上下左右关系做出定义,上下是相对于号码行而言,如图2(a)所示,上下是指身份证号码所在行的上或下,而左右是指身份证号码所在行的左或右。
将带有身份证号码的二值图像从上到下依次进行行扫描获得图像的水平投影直方图。图像的水平投影直方图,即图像每行中前景像素的总数目,然后在该水平投影直方图上,利用一个阈值作为边界,所谓阈值就是一个判别值,高于这个值是在边界之内,而低于这个值就是在边界之外,将该黑白图像分割成若干行,再对所得到的水平投影进行逐行判断。
在本实施例中,选取零作为边界阈值,即投影值为零的空白行作为本发明行区域起止的分界点,以采用黑色代表前景为例,利用获得的水平投影直方图对图像从上到下依次进行行扫描,当扫描到某一行上黑色像素数目开始大于零时,意味着该行的投影值大于零,也就是说图像上开始有信息含量的内容了,则判定为一个行区域的开始,继续进行行扫描;直至扫描到某行的投影值等于零时则判定为这一行区域结束,就得到本发明的一个行区域开始和结束的位置;依次类推,逐行扫描,这样完成整张图像的行扫描及行分割,并获得所有行区域的位置坐标。
如果图像噪声比较强的时候,每行的投影值都可能大于零,这样选取的边界阈值大于零,同样会得到一个或多个行区域,更有利于行分割。
本实施例中,图2(c)是水平投影直方图,横坐标是图像的高度,即对应着行数。横坐标为1200,也就意味着在本实施例中将身份证为1200行;而纵坐标是每行的投影值总数。将图2(b)和图2(c)对比可见,在图2(c)横坐标为40处附近几行的投影值总数突然增加到1600,意味着该处的水平投影直方图就是在图2(b)上方开始的边界线的。依次类推可根据水平投影值进行行分割,最后如图2(d)所示,总计得到4个行区域分别标号为1~4,第1行区域为如图2(d)所示最上方的区域、第2行区域是图2(d)中的包括姓名出生日期以及照片在内的一大块区域,因为从上到下行扫描的过程中这一大块区域黑色像素数目始终大于零,区域2相应的请看图2(c),第3行区域就是本发明要识别和定位的身份证号码,标号为4的第4行区域是图2(d)中身份证的部分底纹。这一步骤我们得到了图2(d)所示的图像的行分割结果。
去除不可能是身份证号码所在的行。利用行图像的宽高比以及证件号码的宽高比特征,去除不可能是身份证号码所在的行,图像某一区域的宽高比即宽度/高度的比值,图像上的像素坐标都是利用二维信息表示的,由图像某一区域的上下左右位置得出该区域的高度和宽度值,从而得到宽高比。本实施例中,根据我国的身份证号码形式,身份证号码的宽高比应该大于5∶1,因此可将所有行中宽高比小于或等于5∶1的行去除掉。如图2(d)所示总计得到4行图像区域,不满足设定宽高比的不可信行分别是第2行区域,第2行区域的宽高比为约为1.7,不在大于5∶1的范围内,应去除。这样得到了身份证号码可能存在的行区域,即身份证号码可能存在第1、3、4行区域中的某一个行区域,初步滤除了不相关的信息,使后续过程更高效。
步骤二:对行区域进行列分割,确定证件号码所在行区域。从得到的第1、3、4行区域都有可能是身份证号码所在行,下面要对行区域的图像进行列分割,得到身份证号码所在的行区域。
对行区域从左至右、或从右至左进列扫描,得到行区域的垂直投影直方图,选定一阈值用于确定列区域的开始与结束位置,将行图像分割成若干个列图像,根据身份证号码特点,若此行得到的列区域的个数大于等于身份证号码的总个数18,则此行确定为身份证号码所在的行的图像。且这18个号码中间都有一定间距,对二值图像来说即为空白间距,所以进行列分割得到的列区域应该大于等于18个(每个号码属于一个列区域),小于18就代表不是身份证号码所在行而是其他行,转到步骤三,直至全部行区域判断完毕。本实施例中,第1和4行区域中的列区域个数都远远小于18,第1行区域的列数是1,而第4行区域的列数是4。所以这些行区域不是身份证号码所在行,这样就确定了身份证号码所在行为图2(d)中的3号行区域。如图2(e)所示是身份证号码所在行的列分割图像区域结果,该结果中除了身份证号码外还包括“公民身份证”几个汉字。
在此步骤中也可以利用连通域的方法获得行区域中的列区域,连通域即若干像素组成的集合,在本方法中,即前景像素(黑色像素)组成的集合,在同一个连通域中的像素两两相通,即在任意两个像素之间存在一条完全由这个集合的元素构成的通路。连通域方法首先要找到行区域中的若干连通区域所在的位置,其方法是依次扫描行区域中的像素,当存在一个未被标记的前景像素时,将其作为一个新连通域的开始搜索位置,然后以此像素为起点,在其上、下、左、右、左上、右上、左下、右下八个邻域方向上查找与其同类的像素,并将同类像素添加到此连通域中,按此搜索方式,依次搜索连通域中所有像素的邻近像素,直至将找到所有与此连通域中像素相连的前景像素,到此完成一个连通域的搜索并记录连通域的位置,同时将此连通域中所有像素做上标记,表示这些像素已经被归类到某个连通域中,之后继续搜索行区域中其他没有搜索到的并且未被标记的像素,按照上述方法,直至找到行区域中所有连通域的位置;在获得所有连通域的位置后利用阈值将距离较近的连通域进行合并;最终得到的连通域的区域位置即为行区域中的列区域位置。
步骤三:确定证件号码在图像上的左右边界位置。在确定身份证号码所在行区域后(即确定了身份证号码在图像上的上下边界像素位置),还要确定身份证号码的左右边界位置,这样才能得到号码在图像中的位置坐标。
在本实施例中,将“公民身份证”几个汉字从第3行区域排除,只留下身份证号码。若连续出现间距较小的与身份证号码位数相同的列分割区域,则这些列分割区域的外包围位置即为身份证号码的左右边界像素位置;设置一个阈值,当连续出现18个列图像,每连续两个列图像之间的间距都小于这个阈值时,即认为这18个列图像就是是身份证号码的图像。本实施例中,采用带有130万像素摄像头的手机在微距情况下(与镜头相距10cm左右)拍摄一幅身份证图像,设置判断是否列距离很近的阈值为10个像素,其他情况下可根据拍摄的距离设置这个阈值,离得近就阈值就大,离得远阈值就小,另外还要根据摄像头像素等的实际情况决定设置这个阈值。
经过上述处理后就可去除图2(e)所示的列分割图像区域结果中“公民身份证”几个汉字,从而得到如图2(f)所示的身份证号码的定位结果,框中的数字就是被定位的身份证号码。如果该步骤成功获得身份证号码所在的图像区域,则进行下一步骤,否则回到步骤二,直至全部行区域判断完毕。
步骤四:利用可识别身份证号码的识别引擎对身份证号码字符进行识别。将身份证号码图像输入到可以识别数字以及字符“X”的识别引擎,识别引擎返回所识别图像中字符的识别结果,即字符的内码。由于每一位数字对应一个内码,根据ASCII编码规范,数字2、3分别对应“0x32 0x33”、“0x32 0x33”,那么在计算机程序上就是返回了识别数据“0x32 0x33”和“0x32 0x33”。然后再还原成为数字即2、3。通过该步骤,就已经得到了身份证上的18位数字的识别结果。
在本实施例中,为了保证号码识别的准确度,对身份证号码的识别结果进行校验。首先针对身份证号码识别结果进行年月日校验。根据中华人民共和国国家标准GB 11643-1999中有关公民身份号码的规定,身份证号码的第7位开始是公民的出生年月日,比如230206198103020521这个身份证号码,根据现在的实际日期和人类寿命推算,第7位应该是1或者是2,第11位及第12位代表公民的出生月份将该在01-12的范围内,第13及第14位代表公民的出生日期应该在01-31范围内,如果不符合这一规律,那么必然是不能通过年月日校验的,则回到步骤二,直至全部行区域判断完毕。对于其他种类的证件的话,同样可进行类似校验。
然后,根据中华人民共和国国家标准GB 11643-1999中有关公民身份号码的规定,身份证号码的最后一位数字是校验码,如230206198103020521的最后一位1是根据国家规定的校验算法通过前面的17位数字计算获得的,如果通过前面17位计算得到的检验码与识别结果得到的最后一位不相同,则不符合这一规定,那么必然是不能通过校验码校验的,则回到步骤二,直至全部行区域判断完毕。本方法中,对于进行年月日和校验位进行校验的过程可以颠倒。
输出身份证号码识别结果。即将识别结果通过各种方式使用户知晓,例如在显示器的界面上弹出一个识别结果对话框,上面显示识别结果是:230206198103020521,或者也可同时通过模拟的声音系统报告号码以及是否通过查验,本方法结束。
如果通过上述步骤没有得到证件号码识别的结果,则读入下一张证件图像,直至获得有效的证件号码识别结果。
通过以上实施例的描述,可以清楚地看出本发明的证件号码定位和识别方法及系统,可根据获得的身份证图像简单方便的完成身份证号码信息的获取,通过获取的身份证号码信息可以进一步完成身份验证,从而大大降低了人力成本,提高了工作效率。此外,本发明不仅用于身份证号码的识别上,其他证件如军官证、护照、驾驶执照等的号码核对均可采用本发明的方法和系统。
应该注意的是上述实施例是示例而非限制本发明,本领域技术人员将能够设计很多替代实施例而不脱离附后的权利要求书的范围。
Claims (8)
1.一种证件号码定位和识别方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一:利用输入的证件图像在水平方向上的灰度累加值进行图像的行区域分割,得到一个或多个行区域;
步骤二:对得到的行区域进行列区域分割,利用证件号码位数确定证件号码所在行区域;
步骤三:在证件号码所在列区域上,利用证件号码位数及证件号码的间距特征确定证件号码在图像上的左右边界,得到各证件号码的所在区域图像;
步骤四:利用识别引擎对所述证件号码的所在区域图像进行字符识别。
2.根据权利要求1所述一种证件号码定位和识别方法,其特征在于:所述步骤一中的行区域分割进一步包括:根据设定的边界阈值以及图像水平投影直方图判定行区域的开始与结束;当扫描到某一行上的投影值大于所述边界阈值时,则判定为一个行区域的开始,继续进行行扫描,当扫描到某行的投影值小于或等于所述边界阈值时则判定为这一行区域结束。
3.根据权利要求1所述一种证件号码定位和识别方法,其特征在于:所述步骤二执行前,将得到的各行区域的宽高比与证件号码的宽高比相比较,去除不在证件号码宽高比设定值范围内的行区域。
4.根据权利要求1所述一种证件号码定位和识别方法,其特征在于:所述步骤二中的列区域分割进一步包括:对可能包含证件号码的每个行区域进行垂直投影,根据垂直直方图将每个所述行区域的图像分别分割成一个或多个列图像区域。
5.根据权利要求4所述一种证件号码定位和识别方法,其特征在于:所述步骤二中的列区域分割采用连通域方法获得行区域中的列区域。
6.根据权利要求1所述一种证件号码定位和识别方法,其特征在于:所述步骤二中利用证件号码位数确定证件号码所在行区域时,如果列分割后得到的列图像的个数不少于证件号码位数,该行区域确定为证件号码所在的行区域,从而获得证件号码在图像上的上下边界,反之继续对其他行区域进行列分割,直至全部行区域判断完毕。
7.根据权利要求1所述一种证件号码定位和识别方法,其特征在于:所述步骤三中确定证件号码在图像上的左右边界位置时,如果当证件号码所在行区域中连续出现间距较小的、与证件号码位数相同的列区域,则这些列区域的最左、最右边界为证件号码所在图像区域的左、右边界,反之转到步骤二,直至全部行区域判断完毕。
8.根据权利要求1所述一种证件号码定位和识别方法,其特征在于:所述步骤四中进行字符识别时,针对证件号码识别结果进行年月日和校验位校验。
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2008102395448A CN101751568B (zh) | 2008-12-12 | 2008-12-12 | 证件号码定位和识别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2008102395448A CN101751568B (zh) | 2008-12-12 | 2008-12-12 | 证件号码定位和识别方法 |
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---|---|---|---|
CN2008102395448A Active CN101751568B (zh) | 2008-12-12 | 2008-12-12 | 证件号码定位和识别方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN101751568B (zh) |
Cited By (25)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102497488A (zh) * | 2011-11-30 | 2012-06-13 | 广东威创视讯科技股份有限公司 | 一种图像黑边去除方法和装置 |
CN102542393A (zh) * | 2010-12-27 | 2012-07-04 | 中国移动通信集团山东有限公司 | 一种实现用户身份信息实名登记的方法、系统及装置 |
CN102622724A (zh) * | 2011-01-27 | 2012-08-01 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 外观专利图像切割方法及系统 |
CN103488984A (zh) * | 2013-10-11 | 2014-01-01 | 从兴技术有限公司 | 基于智能移动设备的二代身份证识别方法及装置 |
CN104239420A (zh) * | 2014-10-20 | 2014-12-24 | 北京畅景立达软件技术有限公司 | 一种基于视频指纹的视频相似度匹配方法 |
CN104408450A (zh) * | 2014-11-21 | 2015-03-11 | 深圳天源迪科信息技术股份有限公司 | 身份证识别方法、装置及系统 |
CN104461545A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-03-25 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 将移动终端中内容提供至用户的方法及装置 |
CN104573616A (zh) * | 2013-10-29 | 2015-04-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种信息识别方法、相关装置及系统 |
CN104793068A (zh) * | 2014-01-22 | 2015-07-22 | 佛山市顺德区顺达电脑厂有限公司 | 基于图像采集的自动测试方法 |
CN104933429A (zh) * | 2015-06-01 | 2015-09-23 | 深圳市诺比邻科技有限公司 | 图像中信息提取的方法及装置 |
CN105095900A (zh) * | 2014-05-04 | 2015-11-25 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种提取标准卡片中特定信息的方法和装置 |
CN106022330A (zh) * | 2016-05-20 | 2016-10-12 | 广东海辰科技股份有限公司 | 身份证件信息采集方法及采集终端 |
US9514451B2 (en) | 2013-10-29 | 2016-12-06 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | Method, apparatus and system for information identification |
CN106203454A (zh) * | 2016-07-25 | 2016-12-07 | 重庆中科云丛科技有限公司 | 证件版式分析的方法及装置 |
CN106407968A (zh) * | 2016-08-25 | 2017-02-15 | 深圳市启明星电子商务有限公司 | 一种跨境电商快速身份识别方法及其识别系统 |
CN106599889A (zh) * | 2016-12-17 | 2017-04-26 | 北京小米移动软件有限公司 | 一种识别字符的方法和装置 |
EP3163500A1 (en) * | 2015-10-30 | 2017-05-03 | Xiaomi Inc. | Method and device for identifying region |
WO2017071061A1 (zh) * | 2015-10-30 | 2017-05-04 | 小米科技有限责任公司 | 区域识别方法及装置 |
CN106687992A (zh) * | 2014-07-10 | 2017-05-17 | 赛诺菲-安万特德国有限公司 | 用于执行光学字符识别的装置和方法 |
CN106846610A (zh) * | 2017-01-20 | 2017-06-13 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种纸币版本识别方法及装置 |
CN108038441A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-05-15 | 庞军良 | 一种基于图像识别的系统与方法 |
CN110223398A (zh) * | 2019-06-12 | 2019-09-10 | 浙江机电职业技术学院 | 一种地铁自动售检票系统及方法 |
CN110533030A (zh) * | 2019-08-19 | 2019-12-03 | 三峡大学 | 基于深度学习的太阳胶片图像时间戳信息提取方法 |
CN110991434A (zh) * | 2019-11-19 | 2020-04-10 | 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 | 自助终端证件识别方法及装置 |
CN111353497A (zh) * | 2018-12-21 | 2020-06-30 | 顺丰科技有限公司 | 一种身份证信息的识别方法和装置 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN2420688Y (zh) * | 2000-05-09 | 2001-02-21 | 张乃超 | 证件数字码识别器 |
US7275689B2 (en) * | 2003-09-05 | 2007-10-02 | Bcode Pty Ltd | Baggage check-in using short message device |
CN1963873A (zh) * | 2006-11-24 | 2007-05-16 | 江苏东奇信息科技有限公司 | 基于第二代居民身份证的门禁控制方法 |
-
2008
- 2008-12-12 CN CN2008102395448A patent/CN101751568B/zh active Active
Cited By (36)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102542393A (zh) * | 2010-12-27 | 2012-07-04 | 中国移动通信集团山东有限公司 | 一种实现用户身份信息实名登记的方法、系统及装置 |
CN102622724A (zh) * | 2011-01-27 | 2012-08-01 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 外观专利图像切割方法及系统 |
CN102497488A (zh) * | 2011-11-30 | 2012-06-13 | 广东威创视讯科技股份有限公司 | 一种图像黑边去除方法和装置 |
CN103488984A (zh) * | 2013-10-11 | 2014-01-01 | 从兴技术有限公司 | 基于智能移动设备的二代身份证识别方法及装置 |
CN103488984B (zh) * | 2013-10-11 | 2017-04-12 | 瑞典爱立信有限公司 | 基于智能移动设备的二代身份证识别方法及装置 |
US9514451B2 (en) | 2013-10-29 | 2016-12-06 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | Method, apparatus and system for information identification |
CN104573616A (zh) * | 2013-10-29 | 2015-04-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种信息识别方法、相关装置及系统 |
WO2015062275A1 (en) * | 2013-10-29 | 2015-05-07 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | Method, apparatus and system for information identification |
CN104793068A (zh) * | 2014-01-22 | 2015-07-22 | 佛山市顺德区顺达电脑厂有限公司 | 基于图像采集的自动测试方法 |
CN105095900B (zh) * | 2014-05-04 | 2020-12-08 | 斑马智行网络(香港)有限公司 | 一种提取标准卡片中特定信息的方法和装置 |
CN105095900A (zh) * | 2014-05-04 | 2015-11-25 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种提取标准卡片中特定信息的方法和装置 |
CN106687992A (zh) * | 2014-07-10 | 2017-05-17 | 赛诺菲-安万特德国有限公司 | 用于执行光学字符识别的装置和方法 |
CN104239420B (zh) * | 2014-10-20 | 2017-06-06 | 北京畅景立达软件技术有限公司 | 一种基于视频指纹的视频相似度匹配方法 |
CN104239420A (zh) * | 2014-10-20 | 2014-12-24 | 北京畅景立达软件技术有限公司 | 一种基于视频指纹的视频相似度匹配方法 |
CN104408450A (zh) * | 2014-11-21 | 2015-03-11 | 深圳天源迪科信息技术股份有限公司 | 身份证识别方法、装置及系统 |
CN104461545A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-03-25 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 将移动终端中内容提供至用户的方法及装置 |
CN104461545B (zh) * | 2014-12-12 | 2018-09-07 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 将移动终端中内容提供至用户的方法及装置 |
CN104933429A (zh) * | 2015-06-01 | 2015-09-23 | 深圳市诺比邻科技有限公司 | 图像中信息提取的方法及装置 |
EP3163500A1 (en) * | 2015-10-30 | 2017-05-03 | Xiaomi Inc. | Method and device for identifying region |
WO2017071061A1 (zh) * | 2015-10-30 | 2017-05-04 | 小米科技有限责任公司 | 区域识别方法及装置 |
US10095949B2 (en) | 2015-10-30 | 2018-10-09 | Xiaomi Inc. | Method, apparatus, and computer-readable storage medium for area identification |
CN106022330A (zh) * | 2016-05-20 | 2016-10-12 | 广东海辰科技股份有限公司 | 身份证件信息采集方法及采集终端 |
CN106203454A (zh) * | 2016-07-25 | 2016-12-07 | 重庆中科云丛科技有限公司 | 证件版式分析的方法及装置 |
CN106203454B (zh) * | 2016-07-25 | 2019-05-21 | 重庆中科云从科技有限公司 | 证件版式分析的方法及装置 |
CN106407968A (zh) * | 2016-08-25 | 2017-02-15 | 深圳市启明星电子商务有限公司 | 一种跨境电商快速身份识别方法及其识别系统 |
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CN106846610A (zh) * | 2017-01-20 | 2017-06-13 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种纸币版本识别方法及装置 |
CN106846610B (zh) * | 2017-01-20 | 2019-04-26 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种纸币版本识别方法及装置 |
CN108038441A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-05-15 | 庞军良 | 一种基于图像识别的系统与方法 |
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