CN107886585A - 一种人物身份牌的识别方法、装置以及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种人物身份牌的识别方法、装置以及系统,相对于现有技术打卡存在效率低下,员工替代打卡等问题,本发明提供的一种人物身份牌的识别方法、装置以及系统,方法包括采集人物图像,恢复人物图像,预处理人物图像,定位人物身份牌,识别人物身份牌,获得人物出入时间;装置包括图像采集单元,图像恢复单元,图像预处理单元,定位单元,识别单元,获取单元;系统包括上位机和图像采集器,所述图像采集器与所述上位机连接。本发明提高了公司员工考勤效率,同时避免了员工替打卡现象的出现。
Description
技术领域
本发明涉及身份识别领域,特别是涉及一种人物身份牌的识别方法、装置以及系统。
背景技术
目前多数公司采用员工打卡制度,来监督公司员工是否按时上下班,有无迟到早退等现象。打卡制度一般要求员工到指定地点去打卡,以记录其出勤状况。但是随着社会车辆增多,天气多变以及人为等因素,公司员工因未能及时打卡造成上班仅仅迟到几分钟的现象。
随着社会高速发展,人们生活节奏加速,打卡技术逐渐暴露出效率低下,员工替代打卡等问题。
发明内容
本发明的一个目的是要提供一种人物身份牌的识别方法、装置以及系统,已解决目前打卡技术逐渐暴露出效率低下,员工替代打卡等问题。
第一方面,本申请实施例提供一种人物身份牌的识别方法,所述方法包括:
步骤S101:采集人物图像;
步骤S102:恢复人物图像;
步骤S103:预处理人物图像;
步骤S104:定位人物身份牌;
步骤S105:识别人物身份牌;
步骤S106:获得人物出入时间,并进行存储。
结合本申请的第一方面,在本申请第一方面的第二种可实施方式中,步骤S102:恢复人物图像,包括:通过维纳滤波法,恢复人物图像。
结合本申请的第一方面,在本申请第一方面的第三种可实施方式中,步骤S103:,预处理人物图像,包括:所述预处理为灰度处理,获得灰度图像。
结合本申请的第一方面,在本申请第一方面的第四种可实施方式中,步骤S104:定位人物身份牌,还包括:对人物身份牌倾斜矫正。
第二方面,本申请实施例提供一种人物身份牌的识别装置,包括:
图像采集单元,用于采集人物图像;
图像恢复单元,用于恢复人物图像;
图像预处理单元,用于预处理人物图像;
定位单元,用于定位人物身份牌;
识别单元,用于识别人物身份牌;
获取单元,用于获得人物出入时间,并进行存储。
结合本申请的第二方面,在本申请第一方面的第二种可实施方式中,图像恢复单元,包括:用于维纳滤波法,恢复人物图像。
结合本申请的第二方面,在本申请第一方面的第三种可实施方式中,图像预处理单元,包括:用于灰度处理,获得灰度图像。
结合本申请的第二方面,在本申请第一方面的第四种可实施方式中,定位单元,还包括:用于对人物身份牌倾斜矫正。
第三方面,本申请实施例提供一种人物身份牌的识别系统,其特征在于,包括:上位机和图像采集器;
所述图像采集器与所述上位机连接;
所述图像采集器,用于采集人物图像;
所述上位机,用于恢复人物图像;预处理人物图像;定位人物身份牌;识别人物身份牌;获得人物出入时间,并进行存储。
本发明实施例提供的一种人物身份牌的识别方法、装置以及系统,相对于现有技术打卡存在效率低下,员工替代打卡等问题,本发明提供的一种人物身份牌的识别方法、装置以及系统通过采集人物图像;恢复人物图像;预处理人物图像;定位人物身份牌;识别人物身份牌;获得人物出入时间,并进行存储,提高了公司员工考勤效率,同时避免了员工替打卡现象的出现。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解,这些附图未必是按比例绘制的。附图中:
图1为一种人物身份牌的方法流程图;
图2为一种人物身份牌的系统示意图。
附图标记说明:1、图像采集器;2、上位机。
具体实施方式
本下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,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,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,第一方面,本申请实施例提供的一种人物身份牌的方法,所述包括如下步骤:
步骤S101:采集人物图像;
步骤S102:恢复人物图像;
在对人物图像进行摄取、传输、储存和处理等过程中,会造成某些失真致使人物图像发生退化,图像会产生模糊、失真、有噪声等现象。恢复人物图像就是要对恢复人物图像质量进行改善,尽可能恢复给定恢复人物图像的原来的真实面貌。
步骤S103:预处理人物图像;
由于多种因素影响,景物成像过程中图像质量都会下降。这个过程就叫做图像退化。由于人物的运动、自然光亮度的变化、图像采集设备自身的因素等,会造成人物身份牌图像退化,干扰人物身份牌信息的提取。因此就要对人物图像进行预处理,来对图像适当变换以改善图像数据,去除或削弱无用信息,抑制不必要的变形或增强某些对后续步骤重要的信息,以增加图像识别的可靠性。
步骤S104:定位人物身份牌;
采用数学形态学对人物身份牌进行定位。数学形态学(MathematicalMorphology)是对图像中对应形状用一定形态结构元素量度和提取以分析和识别图像。其应用于图像处理可大大简化图像数据,除去不相干结构,保持其本身基本形状特性。因此采用数学形态学定位可克服光照不均、颜色失真等导致的问题,确保定位准确,且不会有人物身份牌漏定位现象。
步骤S105:识别人物身份牌;
人物身份牌上设有一串数字代码。通过识别人物身份牌上的代码,可获取对应人物的信息。
步骤S106:获得人物出入时间,并进行存储。
最后记录相应人物的出入时间以及上下班时间等,并进行存储,以便日后提前。
本发明的一个目的是要提供一种人物身份牌的识别方法,已解决目前打卡技术逐渐暴露出效率低下,员工替代打卡等问题。
具体地,步骤S102:恢复人物图像,包括:通过维纳滤波法,恢复人物图像。
在统计意义上维纳滤波是对图像最好的恢复,能对噪声放大进行自动抑制,噪声越强其作用就越大,所以可避免逆滤波对噪声的过多放大作用。对不含噪声的模糊图像有较好的恢复效果。
具体地,步骤S103:,预处理人物图像,包括:所述预处理为灰度处理,获得灰度图像。
灰度指纯白、纯黑以及两者中的一系列从黑到白的过渡色。灰度最高相当于最高的黑,就是纯黑。灰度最低相当于最低的黑,即纯白。一般,像素值量化后用一个字节来表示。如把有黑-灰-白连续变化的灰度值量化为256个灰度级,灰度值的范围为0-255,表示亮度从深到浅,对应图像中的颜色为从黑到白。黑白照片包含了黑白之间的所有的灰度色调,每个像素值都是介于黑色和白色之间的256种灰度中的一种。
将获得到的彩色图像每个像素点的RGB(R,G,B)值根据灰度化计算公式转化为对应的灰度值。
所述RGB色彩是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的,RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色,这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色,是目前运用最广的颜色系统之一。
灰度化计算公式为对应的灰度值P,即通过公式P=0.212671×R+0.715160×G+0.072169×B,计算得到灰度值。例如R=208,G=210,B=199,通过所述公式P=0.212671×R+0.715160×G+0.072169×B=0.212671×208+0.715160×210+0.072169×199=208.780799通过所述公式,转化成灰度图像。
具体地,步骤S104:定位人物身份牌,还包括:对人物身份牌倾斜矫正。
由于人们佩戴身份牌可能存在倾斜等现象,定位人物身份牌,同时通过对身份牌倾斜进行校正。
本发明实施例提供的一种人物身份牌的识别方法,相对于现有技术打卡存在效率低下,员工替代打卡等问题,本发明提供的一种人物身份牌的识别方法、装置以及系统通过采集人物图像;恢复人物图像;预处理人物图像;定位人物身份牌;识别人物身份牌;获得人物出入时间,并进行存储,提高了公司员工考勤效率,同时避免了员工替打卡现象的出现。
第二方面,本申请实施例提供一种人物身份牌的识别装置,包括:
图像采集单元,用于采集人物图像;
图像恢复单元,用于恢复人物图像;
图像预处理单元,用于预处理人物图像;
定位单元,用于定位人物身份牌;
识别单元,用于识别人物身份牌;
获取单元,用于获得人物出入时间,并进行存储。
具体地,图像恢复单元,包括:用于维纳滤波法,恢复人物图像。在统计意义上维纳滤波是对图像最好的恢复,能对噪声放大进行自动抑制,噪声越强其作用就越大,所以可避免逆滤波对噪声的过多放大作用。对不含噪声的模糊图像有较好的恢复效果。
具体地,图像预处理单元,包括:用于灰度处理,获得灰度图像。灰度指纯白、纯黑以及两者中的一系列从黑到白的过渡色。灰度最高相当于最高的黑,就是纯黑。灰度最低相当于最低的黑,即纯白。一般,像素值量化后用一个字节来表示。如把有黑-灰-白连续变化的灰度值量化为256个灰度级,灰度值的范围为0-255,表示亮度从深到浅,对应图像中的颜色为从黑到白。黑白照片包含了黑白之间的所有的灰度色调,每个像素值都是介于黑色和白色之间的256种灰度中的一种。
将获得到的彩色图像每个像素点的RGB(R,G,B)值根据灰度化计算公式转化为对应的灰度值。
所述RGB色彩是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的,RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色,这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色,是目前运用最广的颜色系统之一。
灰度化计算公式为对应的灰度值P,即通过公式P=0.212671×R+0.715160×G+0.072169×B,计算得到灰度值。例如R=208,G=210,B=199,通过所述公式P=0.212671×R+0.715160×G+0.072169×B=0.212671×208+0.715160×210+0.072169×199=208.780799通过所述公式,转化成灰度图像。
具体地,定位单元,还包括:用于对人物身份牌倾斜矫正。由于人们佩戴身份牌可能存在倾斜等现象,定位人物身份牌,同时通过对身份牌倾斜进行校正。
本发明实施例提供的一种人物身份牌的识别装置,相对于现有技术打卡存在效率低下,员工替代打卡等问题,本发明提供的一种人物身份牌的识别方法、装置以及系统通过采集人物图像;恢复人物图像;预处理人物图像;定位人物身份牌;识别人物身份牌;获得人物出入时间,并进行存储,提高了公司员工考勤效率,同时避免了员工替打卡现象的出现。
第三方面,请参阅图2,本发明实施例还提供一种人物身份牌的识别系统,其特征在于,包括:上位机2和图像采集器1;
所述图像采集器与所述上位机连接;
所述图像采集器,用于采集人物图像;
所述上位机,用于恢复人物图像;预处理人物图像;定位人物身份牌;识别人物身份牌;获得人物出入时间,并进行存储。
本发明实施例提供的一种人物身份牌的识别方法、装置以及系统,相对于现有技术打卡存在效率低下,员工替代打卡等问题,本发明提供的一种人物身份牌的识别方法、装置以及系统通过采集人物图像;恢复人物图像;预处理人物图像;定位人物身份牌;识别人物身份牌;获得人物出入时间,并进行存储,提高了公司员工考勤效率,同时避免了员工替打卡现象的出现。
至此,本领域技术人员应认识到,虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例,但是,在不脱离本发明精神和范围的情况下,仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此,本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。
Claims (9)
1.一种人物身份牌的识别方法,其特征在于,所述方法包括:
步骤S101:采集人物图像;
步骤S102:恢复人物图像;
步骤S103:预处理人物图像;
步骤S104:定位人物身份牌;
步骤S105:识别人物身份牌;
步骤S106:获得人物出入时间,并进行存储。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S102:恢复人物图像,包括:通过维纳滤波法,恢复人物图像。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S103:预处理人物图像,包括:所述预处理为灰度处理,获得灰度图像。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S104:定位人物身份牌,还包括:对人物身份牌倾斜矫正。
5.一种人物身份牌的识别装置,其特征在于,包括:
图像采集单元,用于采集人物图像;
图像恢复单元,用于恢复人物图像;
图像预处理单元,用于预处理人物图像;
定位单元,用于定位人物身份牌;
识别单元,用于识别人物身份牌;
获取单元,用于获得人物出入时间,并进行存储。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,图像恢复单元,包括:用于维纳滤波法,恢复人物图像。
7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,图像预处理单元,包括:用于灰度处理,获得灰度图像。
8.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,定位单元,还包括:用于对人物身份牌倾斜矫正。
9.一种人物身份牌的识别系统,其特征在于,包括:上位机和图像采集器;
所述图像采集器与所述上位机连接;
所述图像采集器,用于采集人物图像;
所述上位机,用于恢复人物图像;预处理人物图像;定位人物身份牌;识别人物身份牌;获得人物出入时间,并进行存储。
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