CN112215225B - 一种基于计算机视觉技术的kyc证件核验方法 - Google Patents

一种基于计算机视觉技术的kyc证件核验方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于计算机视觉技术的KYC证件核验方法，包括以下步骤：步骤一、输入证件图片，证件图片为png，jpg格式；步骤二、对证件图片进行图像预处理，图像预处理时判断图片的格式和大小是否符合要求，并实现透视变换；步骤三、通过OpenCV提供的基础图像对比功能，快速识别证件类型和正反面；步骤四、根据证件要素制定对应的特征点模板；步骤五、根据模板进行版面划分，提取特征点子图像，并进行对比核验；步骤六、核验后判断证件的真假。本发明的有益效果是，本发明的核验方法可对多种KYC证件包括身份证、护照、驾照、营业执照等进行识别判定，可在离线状态下实现对证件真伪的核验，识别精度高，识别速度快。

Description

一种基于计算机视觉技术的KYC证件核验方法
技术领域
本发明涉及证件核验技术领域，特别是一种基于计算机视觉技术的KYC证件核验方法。
背景技术
KYC(Know your customer)，是企业确认客户身份的程序，也是为了解客户、认识客户政策、客户身份审查、客户身份尽职调查等。KYC证件核验方法适用在不同规模的公司，以确认其可能的客户、顾问或经销商符合反贿赂标准；KYC身份核验程序目的是为了预防身份盗窃、金融诈骗、洗钱、贿赂贪腐及恐怖主义融资；KYC证件核验的主要技术手段包含证件真伪判别、文本信息OCR识别、离线检验和地标检测等多种人工智能技术，有效核验用户身份的真实性；身份核验适用于多场景、多业务，降低人工审核成本和人为出错概率，大幅提升业务效率。
目前在进行证件核验时包括以下两种方法：1、身份证号码的在线识别：采用图像处理技术，识别身份证号码，通过国家身份证信息库验证身份证号码真伪；2、用户在线认证方法：在线采集人脸照片，采用图像处理技术，提取人脸特征和信息库里的照片进行匹配，设置阈值实现人脸与身份证照片信息的比对，确认人员身份信息。
现有技术在一定程度上可以解决KYC证件核验的部分问题，但是均存在着一些缺陷和不足，比如身份证号码的识别，虽然可以实现对身份证号码真伪的判别，但是认证方式较为单一，需要依赖在线数据库，存在很大的局限性；而用户在线认证方法，也忽视了离线状态的情况，对于设备和场景具有一定的依赖性。
相比于发展迅速的图像合成技术，现有离线证件检测技术还很不成熟，主要表现在以下几个方面：(1)检测精度低，对于高水准的PS合成检测能力较弱；(2)检测耗时长，高精度的图像真伪检测往往依赖于复杂的神经网络模型，检测效率很难达到大数据量级的商用标准；(3)缺乏可配置的多证件检测框架，往往只能针对一种证件(如身份证)进行检验。
鉴于上述情况，有必要对现有的证件核验方法加以改进，使其能够适应现在对识别速度和精度等方面的需要。
发明内容
本发明的目的是为了解决上述问题，设计了一种基于计算机视觉技术的KYC证件核验方法。
实现上述目的本发明的技术方案为，一种基于计算机视觉技术的KYC证件核验方法，包括以下步骤：
步骤一、输入证件图片；
步骤二、对证件图片进行图像预处理；
步骤三、快速识别证件类型和正反面；
步骤四、根据证件要素制定对应的特征点模板；
步骤五、根据模板进行版面划分，提取特征点子图像，并进行对比核验；
步骤六、核验后判断证件的真假。
作为本发明的进一步说明，步骤五中特征点包括图像类特征点和信息类特征点，进行对比核验时，将特征点子图像与标准图像对比进行图像类特征点对比核验，采用信息逻辑核验进行信息类特征点对比核验。
作为本发明的进一步说明，进行图像类特征点对比核验时基于CV算法输出相识度，所述CV算法为基于均值哈希值的优化算法，所述CV算法包括图像采样、添加RGB色彩通道比对、提升离线比对精度、毫秒级的核验速度和多种类证件一体化核验框架。
作为本发明的进一步说明，图像采样的步骤为：以1:1的长宽比例采集特征点子图像中的一部分得到样本，对所述样本进行均值哈希值得计算，并与标准图像进行对比生成相似度。
作为本发明的进一步说明，所述样本的边长为特征点子图像短边长的三分之一，所述样本通过配置采样数量，多个所述样本的相似度平均值为图像类特征点的最终平均值。
作为本发明的进一步说明，添加RGB色彩通道比对的步骤为：在图像resize后分离为RGB三个通道，计算每个通道的平均值，其中添加RGB色彩通道比对用于对色彩的特征点进行比对核验。
作为本发明的进一步说明，步骤四中证件要素包括证件的显著特征、常见伪造方式和重要信息位置，特征点模板中每个特征点为一个矩形子图像，其中所述矩形子图像的属性包括位于证件图像的相对坐标。
作为本发明的进一步说明，步骤二中图像预处理包括判断图片的格式和大小是否符合要求和实现透视变换。
作为本发明的进一步说明，所述透视变换通过OpenCV实现，用于将证件图片进行角度调整。
作为本发明的进一步说明，步骤三中通过OpenCV提供的基础图像对比功能，快速识别证件的类型和正反面。
其有益效果在于，本发明的核验方法可对多种KYC证件包括身份证、护照、驾照、营业执照等进行识别判定，根据证件要素制定对应的特征点模板，再根据模板进行版面划分，提取特征点子图像，并对图像类特征点和信息类特征点进行核验，通过对特征点进行采样可以尽可能全的收集特征点图像的细节，提升对比精度，同时通过采样可以保证进行均值哈希值计算的图像的长宽比为1比1，减少因特征点长宽比过大而造成的图像失真和细节丢失，通过配置采样数量可以根据业务需求自主平衡证件检验的比对耗时和比对精度，本发明的核验方法可在离线状态下实现对证件真伪的核验，识别精度高，识别速度快。
附图说明
图1是本发明的工作流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行具体描述，如图1所示，一种基于计算机视觉技术的KYC证件核验方法，包括以下步骤：
步骤一、输入证件图片，证件图片为png，jpg格式；
步骤二、对证件图片进行图像预处理，图像预处理时判断图片的格式和大小是否符合要求，对不符合格式/大小(100KB-10MB)的图像返回对应错误码，对符合要求的图像依次进行LSD定位直线、寻找边缘交点和透视变换，进行透视变化时通过OpenCV实现并将证件图片进行角度调整，是后面进行核验的前提；
步骤三、通过OpenCV提供的基础图像对比功能，快速识别证件类型和正反面；
步骤四、根据证件要素制定对应的特征点模板；
步骤五、根据模板进行版面划分，提取特征点子图像，并进行对比核验；
步骤六、核验后判断证件的真假，所有核验均通过后判定证件为真，否则判定证件为假。
步骤四中提到的证件要素包括证件的显著特征、常见伪造方式和重要信息位置，特征点模板中每个特征点为一个矩形子图像，其中所述矩形子图像的属性包括位于证件图像的相对坐标，用于对输入证件图像进行特征点提取操作；
以身份证为例子进行说明，身份证正面“居民身份证”中的“居”、“民”和“身”为异体加密字，其构造与常见字体库中的字形均不一致，同时身份证造假方式多为头像PS和身份信息篡改，可将相应信息边缘提取为特征点进行重点比对。
步骤五中提到的特征点包括图像类特征点和信息类特征点，进行对比核验时，将特征点子图像与标准图像对比进行图像类特征点对比核验，采用信息逻辑核验进行信息类特征点对比核验；
进行图像类特征点对比核验时基于CV算法输出相识度，所述CV算法为基于均值哈希值的优化算法，这里先说明下传统均值哈希值对比算法流程简介：
1)缩小尺寸：将图像缩小到8*8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图像的细节，只保留结构/明暗等基本信息，摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异；
2)简化色彩：将缩小后的图像，转为64级灰度，即所有像素点总共只有64种颜色；
3)计算平均值：计算所有64个像素的灰度平均值；
4)比较像素的灰度：将每个像素的灰度，与平均值进行比较，大于或等于平均值记为1，小于平均值记为0；
5)计算哈希值：将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图像的指纹；
6)对比两张图像的哈希值，根据汉明距离计算相似度；
其中上面说的汉明距离为两个等长字符串在对应位置上不同字符的数目(如：11011和10111之间的汉明距离为2)。
本发明的CV算法的优化主要体现在所述CV算法包括图像采样、添加RGB色彩通道比对、提升离线比对精度、毫秒级的核验速度和多种类证件一体化核验框架，下面将对它们做详细地阐述。
图像采样的步骤为：以1:1的长宽比例采集特征点子图像中的一部分得到样本，对所述样本进行均值哈希值得计算，并与标准图像进行对比生成相似度；所述样本的边长为特征点子图像短边长的三分之一，所述样本通过配置采样数量，多个所述样本的相似度平均值为图像类特征点的最终平均值；
通过对特征点进行采样可以尽可能全的收集特征点图像的细节，提升对比精度；同时通过采样可以保证进行均值哈希值计算的图像的长宽比为1比1，减少因特征点长宽比过大而造成的图像失真和细节丢失；通过配置采样数量(默认为150)，使用者可以根据业务需求自主平衡证件检验的比对耗时和比对精度。
添加RGB色彩通道比对的步骤为：在简化色彩前添加对RGB色彩通道的平均值计算，即在图像resize后分离为RGB三个通道，计算每个通道的平均值，新的图像哈希值除了64位的灰度平均值比较外，还会包含64*3的RGB通道比较，考虑到计算性能的损耗，添加RGB色彩通道比对应用到对色彩的特征点进行比对核验中(例如份证背景彩色螺纹)。
提升离线比对精度：优化后的算法在保证图像比对效率的前提下大幅提高了图像细节的比对精度，尤其是彩色图像的比对精度；通过该算法可实现对常见证件PS/证件篡改/伪造证件的精准识别。
毫秒级的核验速度：均值哈希值具备简单高效的计算逻辑，可以保障核验流程在1秒之内完成。
多种类证件一体化核验框架：通过预置的特征点模板，本证件核验方法可以覆盖多种不同类型的证件核验，且特征点模板可进行自主配置，可根据业务需求对证件类型、模板内容进行增删改操作。
上述技术方案仅体现了本发明技术方案的优选技术方案，本技术领域的技术人员对其中某些部分所可能做出的一些变动均体现了本发明的原理，属于本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于计算机视觉技术的KYC证件核验方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、输入证件图片；
步骤二、对证件图片进行图像预处理；
步骤三、快速识别证件类型和正反面；
步骤四、根据证件要素制定对应的特征点模板；
步骤五、根据模板进行版面划分，提取特征点子图像，并进行对比核验；
步骤六、核验后判断证件的真假；
步骤五中特征点包括图像类特征点和信息类特征点，进行对比核验时，将特征点子图像与标准图像对比进行图像类特征点对比核验，采用信息逻辑核验进行信息类特征点对比核验；
进行图像类特征点对比核验时基于CV算法输出相识度，所述CV算法为基于均值哈希值的优化算法，所述CV算法包括图像采样、添加RGB色彩通道比对、提升离线比对精度、毫秒级的核验速度和多种类证件一体化核验框架；
图像采样的步骤为：以1:1的长宽比例采集特征点子图像中的一部分得到样本，对所述样本进行均值哈希值得计算，并与标准图像进行对比生成相似度；
所述样本的边长为特征点子图像短边长的三分之一，所述样本通过配置采样数量，多个所述样本的相似度平均值为图像类特征点的最终平均值；
添加RGB色彩通道比对的步骤为：在图像resi ze后分离为RGB三个通道，计算每个通道的平均值，其中添加RGB色彩通道比对用于对色彩的特征点进行比对核验。
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉技术的KYC证件核验方法，其特征在于，步骤四中证件要素包括证件的显著特征、常见伪造方式和重要信息位置，特征点模板中每个特征点为一个矩形子图像，其中所述矩形子图像的属性包括位于证件图像的相对坐标。
3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉技术的KYC证件核验方法，其特征在于，步骤二中图像预处理包括判断图片的格式和大小是否符合要求和实现透视变换。
4.根据权利要求3所述的一种基于计算机视觉技术的KYC证件核验方法，其特征在于，所述透视变换通过OpenCV实现，用于将证件图片进行角度调整。
5.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉技术的KYC证件核验方法，其特征在于，步骤三中通过OpenCV提供的基础图像对比功能，快速识别证件的类型和正反面。
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