JP6392467B2 - 領域識別方法及び装置 - Google Patents
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Description
証明書画像における証明書の所定方向に位置するエッジである所定エッジを識別することにより、n本(n≧2)候補の所定エッジが識別された場合、n本候補の所定エッジのうちの1本の候補の所定エッジをターゲット所定エッジに確定し、ターゲット所定エッジに基づいて証明書画像において少なくとも一つの情報領域を識別し、かかる技術における直接撮影して取得した証明書画像における一部情報領域が識別しにくいおよび一部情報領域に対する位置決めが正確ではない問題を解決し、証明書画像におけるn本候補の所定エッジによりターゲット所定エッジを確定し、ターゲット所定エッジに基づいて少なくとも一つの情報領域を確定し、これによって情報領域に対する正確な位置決め効果を達する。
所定エッジは証明書の上エッジ、下エッジ、左エッジと右エッジのうちのいずれかである。本発明の実施例においていずれも下エッジを例として説明する。所定エッジが上エッジ、左エッジ又は右エッジである場合に対し、ここでその説明を省略する。
ステップ202において、証明書画像における証明書の所定方向に位置するエッジである所定エッジを識別し、好ましくは、証明書画像を撮影する時、撮影画面において撮影を誘導するための矩形領域が設置され、ユーザーが矩形領域を証明書に合わせた時、撮影して証明書画像が取得される。
Claims (13)
- 領域識別方法であって、
証明書画像における前記証明書の所定方向に位置するエッジである所定エッジを識別することと、
n本(n≧2)候補の前記所定エッジが識別された場合、n本候補の前記所定エッジのうちの1本候補の前記所定エッジをターゲット所定エッジとして確定することと、
前記ターゲット所定エッジに基づいて前記証明書画像において少なくとも一つの情報領域を識別することとを含み、
n本(n≧2)候補の前記所定エッジが識別された場合、n本候補の前記所定エッジのうちの1本候補の前記所定エッジをターゲット所定エッジとして確定することは、
n本候補の前記所定エッジを並べ替えることと、
第i本(1≦i≦n)候補の前記所定エッジと、前記ターゲット所定エッジおよびターゲット情報領域の間の相対的位置関係である第1相対的位置関係とを用い、前記証明書画像においてターゲット情報領域の識別を試すことと、
前記ターゲット情報領域が識別された場合、第i本候補の前記所定エッジを前記ターゲット所定エッジとして確定することと、
前記ターゲット情報領域が識別されなかった場合、i=i+1に設置し、第i本候補の前記所定エッジと第1相対的位置関係を用い、前記証明書画像においてターゲット情報領域の識別を試すステップを再実行することと、を含むことを特徴とする方法。 - n本候補の前記所定エッジを並べ替えることは、
それぞれの候補の前記所定エッジに対し、前記所定エッジがソーベル水平方向フィルターと二値化された画像である処理された前記証明書画像における同じ位置の前景色画素点と交わり、前記所定エッジに対応する交点数を取得することと、
前記交点数の多から少への順に従い、n本候補の前記所定エッジを並べ替えることと、を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 第i本候補の前記所定エッジと第1相対的位置関係を用い、前記証明書画像においてターゲット情報領域の識別を試すことは、
第i本候補の前記所定エッジと第1相対的位置関係を用い、前記証明書画像において関心領域を切り取ることと、
前記関心領域において、前記ターゲット情報領域におけるキャラクター領域が備える特徴である所定特徴に合致するキャラクター領域が存在するか否かを識別することと、を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記関心領域において所定特徴に合致するキャラクター領域が存在するか否かを識別することは、
前記関心領域に対して二値化を行い、二値化された関心領域を取得することと、
前記二値化された関心領域に対して水平方向に従い、それぞれの行の画素点における縦座標と前記それぞれの行の画素点における前景色画素点の累積値を含む第1ヒストグラムを計算することと、
前記二値化された関心領域に対して垂直方向に従い、それぞれの列の画素点における横座標と前記それぞれの列の画素点における前景色画素点の累積値を含む第2ヒストグラムを計算することと、
前記第1ヒストグラムにおける前景色画素点の累積値が第1閾値より大きい行により構成された連続行集合の高さが所定高さ区間に合致し、前記第2ヒストグラムにおける前景色画素点の累積値が第2閾値より大きい列により構成された連続列集合の個数が所定個数に合致した場合、前記関心領域において前記所定特徴に合致するキャラクター領域が識別されることと、
前記第1ヒストグラムにおける前景色画素点の累積値が第1閾値より大きい行により構成された連続行集合の高さが所定高さ区間に合致せず、又は前記第2ヒストグラムにおける前景色画素点の累積値が第2閾値より大きい列により構成された連続列集合の個数が所定個数に合致しない場合、前記関心領域において前記所定特徴に合致するキャラクター領域が識別されないこととを含むことを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 証明書画像における所定エッジを識別することは、
前記証明書画像に対してソーベル水平方向フィルターと二値化を行い、処理された前記証明書画像を取得することと、
前記処理された前記証明書画像における所定領域に対して直線検出を行い、少なくとも1本の直線を取得することと、
前記直線がn本(n≧2)である場合、前記n本直線をn本候補の所定エッジに識別することとを含むことを特徴とする請求項1、3、4のいずれかに記載の方法。 - 前記ターゲット所定エッジに基づいて前記証明書画像において少なくとも一つの情報領域が識別されることは、
前記ターゲット所定エッジと、前記ターゲット所定エッジ及び前記情報領域の間の相対的位置関係である第2相対的位置関係とに基づき、少なくとも一つの情報領域を確定することを含むことを特徴とする請求項1、3、4のいずれかに記載の方法。 - 領域識別装置であって、
証明書画像における前記証明書の所定方向に位置するエッジである所定エッジを識別するように配置された識別モジュールと、
n本(n≧2)候補の前記所定エッジが識別された場合、n本候補の前記所定エッジのうちの1本候補の前記所定エッジをターゲット所定エッジとして確定するように配置された確定モジュールと、
前記ターゲット所定エッジに基づいて前記証明書画像において少なくとも一つの情報領域を識別するように配置された領域識別モジュールと、
を含み、
前記確定モジュールは、
n本候補の前記所定エッジを並べ替えるように配置された第1並べ替えサブモジュールと、
第i本(1≦i≦n)候補の前記所定エッジと、前記ターゲット所定エッジおよびターゲット情報領域の間の相対的位置関係である第1相対的位置関係とを用い、前記証明書画像においてターゲット情報領域の識別を試すように配置された第1識別サブモジュールと、を含み、
前記ターゲット情報領域が識別された場合、前記第i本候補の前記所定エッジを前記ターゲット所定エッジとして確定し、
前記ターゲット情報領域が識別されなかった場合、i=i+1に設置し、第1識別サブモジュールに戻ることを特徴とする装置。 - 前記第1並べ替えサブモジュールは、
それぞれの候補の前記所定エッジに対し、前記所定エッジがソーベル水平方向フィルターと二値化された画像である処理された前記証明書画像における同じ位置の前景色画素点と交わり、前記所定エッジに対応する交点数を取得するように配置された交わりサブモジュールと、
前記交点数の多から少への順に従い、n本候補の前記所定エッジを並べ替えるように配置された第2並べ替えサブモジュールとを含むことを特徴とする請求項7に記載の装置。 - 前記第1識別サブモジュールは、
第i本候補の前記所定エッジと前記第1相対的位置関係を用い、前記証明書画像において関心領域を切り取るように配置された切取サブモジュールと、
前記関心領域において前記ターゲット情報領域におけるキャラクター領域が備える特徴である所定特徴に合致するキャラクター領域が存在するか否かを識別するように配置された第4識別サブモジュールとを含むことを特徴とする請求項7に記載の装置。 - 前記第4識別サブモジュールは、
前記関心領域に対して二値化し、二値化された関心領域を取得するように配置された二値化サブモジュールと、
前記二値化された関心領域に対して水平方向に従い、それぞれの行の画素点における縦座標と前記それぞれの行の画素点における前景色画素点の累積値を含む第1ヒストグラムを計算するように配置された第1計算サブモジュールと、
前記二値化された関心領域に対して垂直方向に従い、それぞれの列の画素点における横座標と前記それぞれの列の画素点における前景色画素点の累積値を含む第2ヒストグラムを計算するように配置された第2計算サブモジュールと、
前記第1ヒストグラムにおける前景色画素点の累積値が第1閾値より大きい行により構成された連続行集合の高さが所定高さ区間に合致し、前記第2ヒストグラムにおける前景色画素点の累積値が第2閾値より大きい列により構成された連続列集合の個数が所定個数に合致した場合、前記関心領域において前記所定特徴に合致するキャラクター領域が識別されるように配置されたキャラクター識別サブモジュールと、
前記第1ヒストグラムにおける前景色画素点の累積値が第1閾値より大きい行により構成された連続行集合の高さが所定高さ区間に合致せず、又は前記第2ヒストグラムにおける前景色画素点の累積値が第2閾値より大きい列により構成された連続列集合の個数が所定個数に合致しない場合、前記関心領域において前記所定特徴に合致するキャラクター領域が識別されないように配置された第5識別サブモジュールとを含むことを特徴とする請求項9に記載の装置。 - 前記識別モジュールは、
前記証明書画像に対してソーベル水平方向フィルターと二値化を行い、処理された前記証明書画像を取得するように配置されたフィルターサブモジュールと、
処理された前記証明書画像における所定領域に対して直線検出を行い、少なくとも1本の直線を取得するように配置された検出サブモジュールと、
前記直線がn本(n≧2)である場合、前記n本直線をn本候補の前記所定エッジに識別されるように配置されたエッジ識別サブモジュールとを含むことを特徴とする請求項7〜10のいずれかに記載の装置。 - 前記ターゲット所定エッジと、前記ターゲット所定エッジ及び前記情報領域の間の相対的位置関係である第2相対的位置関係とに基づき、少なくとも一つの情報領域を確定するように配置されたことを特徴とする請求項7〜10のいずれかに記載の装置。
- 領域識別装置であって、
プロセッサと、
プロセッサの実行可能なコマンドを記憶するメモリと、
を含み、
前記プロセッサは、
証明書画像における前記証明書の所定方向に位置するエッジである所定エッジを識別し、
n本(n≧2)候補の前記所定エッジが識別された場合、n本候補の前記所定エッジのうちの1本候補の前記所定エッジをターゲット所定エッジとして確定し、
前記ターゲット所定エッジに基づいて前記証明書画像において少なくとも一つの情報領域を識別し、
n本(n≧2)候補の前記所定エッジが識別された場合、n本候補の前記所定エッジのうちの1本候補の前記所定エッジをターゲット所定エッジとして確定する場合、
n本候補の前記所定エッジを並べ替えて、
第i本(1≦i≦n)候補の前記所定エッジと、前記ターゲット所定エッジおよびターゲット情報領域の間の相対的位置関係である第1相対的位置関係とを用い、前記証明書画像においてターゲット情報領域の識別を試し、
前記ターゲット情報領域が識別された場合、第i本候補の前記所定エッジを前記ターゲット所定エッジとして確定し、
前記ターゲット情報領域が識別されなかった場合、i=i+1に設置し、第i本候補の前記所定エッジと第1相対的位置関係を用い、前記証明書画像においてターゲット情報領域の識別を試すステップを再実行するように配置されることを特徴とする装置。
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Families Citing this family (15)
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CN106710372A (zh) * | 2017-01-11 | 2017-05-24 | 成都市极米科技有限公司 | 拼音卡片识别方法、装置以及终端设备 |
CN107358150B (zh) * | 2017-06-01 | 2020-08-18 | 深圳赛飞百步印社科技有限公司 | 物体边框识别方法、装置和高拍仪 |
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KR102063036B1 (ko) * | 2018-04-19 | 2020-01-07 | 한밭대학교 산학협력단 | 딥러닝과 문자인식으로 구현한 시각주의 모델 기반의 문서 종류 자동 분류 장치 및 방법 |
JP6574921B1 (ja) * | 2018-07-06 | 2019-09-11 | 楽天株式会社 | 画像処理システム、画像処理方法、及びプログラム |
JP7018372B2 (ja) * | 2018-08-30 | 2022-02-10 | 株式会社Pfu | 画像処理装置及び画像処理方法 |
US10331966B1 (en) * | 2018-10-19 | 2019-06-25 | Capital One Services, Llc | Image processing to detect a rectangular object |
CN111325197B (zh) * | 2018-11-29 | 2023-10-31 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 数据处理方法和装置、用于数据处理的装置 |
WO2020229517A1 (de) * | 2019-05-13 | 2020-11-19 | Prismade Labs Gmbh | Vorrichtung und verfahren zur kontrolle von elektrisch leitfähigen sicherheitsmerkmalen und kontrollvorrichtung für elektrisch leitfähige sicherheitsmerkmale |
CN110399872B (zh) * | 2019-06-20 | 2023-04-28 | 创新先进技术有限公司 | 图像处理方法以及装置 |
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CN111260631B (zh) * | 2020-01-16 | 2023-05-05 | 成都地铁运营有限公司 | 一种高效刚性接触线结构光光条提取方法 |
CN111724346A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-09-29 | 北京配天技术有限公司 | 直线边缘检测方法、机器人及存储装置 |
CN113835582B (zh) * | 2021-09-27 | 2024-03-15 | 青岛海信移动通信技术有限公司 | 一种终端设备、信息显示方法和存储介质 |
Family Cites Families (22)
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---|---|---|---|---|
JPH08161423A (ja) * | 1994-12-06 | 1996-06-21 | Dainippon Printing Co Ltd | 照明装置および文字読取装置 |
DE19958553A1 (de) * | 1999-12-04 | 2001-06-07 | Luratech Ges Fuer Luft Und Rau | Verfahren zur Kompression von gescannten Farb- und/oder Graustufendokumenten |
JP3823782B2 (ja) * | 2001-08-31 | 2006-09-20 | 日産自動車株式会社 | 先行車両認識装置 |
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RU2309456C2 (ru) * | 2005-12-08 | 2007-10-27 | "Аби Софтвер Лтд." | Способ распознавания текстовой информации из векторно-растрового изображения |
US8265393B2 (en) * | 2007-05-01 | 2012-09-11 | Compulink Management Center, Inc. | Photo-document segmentation method and system |
KR101291195B1 (ko) | 2007-11-22 | 2013-07-31 | 삼성전자주식회사 | 문자인식장치 및 방법 |
CN101751568B (zh) * | 2008-12-12 | 2012-07-18 | 汉王科技股份有限公司 | 证件号码定位和识别方法 |
US8345106B2 (en) * | 2009-09-23 | 2013-01-01 | Microsoft Corporation | Camera-based scanning |
US9639949B2 (en) * | 2010-03-15 | 2017-05-02 | Analog Devices, Inc. | Edge orientation for second derivative edge detection methods |
JP5742399B2 (ja) * | 2011-04-06 | 2015-07-01 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像処理装置及びプログラム |
CN102693421B (zh) * | 2012-05-31 | 2013-12-04 | 东南大学 | 基于sift 特征包的牛眼虹膜图像识别方法 |
CN103577817B (zh) | 2012-07-24 | 2017-03-01 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 表单识别方法与装置 |
CN102982160B (zh) | 2012-12-05 | 2016-04-20 | 上海合合信息科技发展有限公司 | 方便电子化的专业笔记本及其电子化文档的自动分类方法 |
CN104217444B (zh) * | 2013-06-03 | 2018-06-05 | 支付宝(中国)网络技术有限公司 | 定位卡片区域的方法和设备 |
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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 |
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 |
KR101663790B1 (ko) | 2014-04-11 | 2016-10-10 | (주) 엠티콤 | 얼굴인식장치 및 그 동작 방법 |
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