KR101634510B1 - 카드에 양각된 문자들의 검출 - Google Patents

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Abstract

휴대형 컴퓨팅 디바이스는 내장된 디지털 카메라를 이용하여 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하고 양각된 문자들의 각각의 쌍 사이의 비유사성을 결정하여 일관성을 확인한다. 기술들은 정보가 양각된 폼 팩터의 이미지를 캡쳐하는 것, 및 양각된 문자들을 검출하는 것을 포함한다. 검출하는 것은 특정 정보가 폼 팩터에서 발견될 것으로 예상되는 영역들에 대응하는 마스크와 함께 그래디언트 이미지 및 하나 이상의 에지 이미지들을 이용한다. 양각된 폼 팩터는 신용 카드일 수도 있고, 캡쳐된 이미지는 계좌 번호 및 만료 날짜를 포함할 수도 있다. 양각된 문자들을 검출하는 것은 신용 카드의 계좌 번호 및 만료 날짜를 검출하는 것을 포함할 수도 있거나, 및/또는 검출하는 것은 계좌 번호 및 만료 날짜를 위한 영역들에 대응하는 마스크와 함께 그래디언트 이미지 및 하나 이상의 에지 이미지들을 이용할 수도 있다.

Description

카드에 양각된 문자들의 검출{DETECTING EMBOSSED CHARACTERS ON CARDS}
관련 출원에 대한 상호 참조
본원은 2012년 10월 18일자로 출원된 U.S. 출원 13/654,748 에 대한 우선권을 주장하며, 그의 내용은 참조에 의해 본원에 분명히 원용된다.
신용 카드 (그리고 직불 카드, 기프트 카드, 적립 카드, 선불 카드, 및 다른 양각된 폼 팩터 (embossed form factor) 들) 이 거래, 이를테면, 다양한 개인, 사업 및 단체간에 이루어지는 금융 거래에서 널리 사용된다. 예를 들어, 신용 카드, 직불 카드, 기프트 카드, 적립 카드, 선불 카드, 및 다른 양각된 폼 팩터들이, 다른 그러한 사용들 중에서도, 상품 또는 서비스를 구매하거나, 발생된 비용을 지불하거나, ("현금 선지급" 을 통해) 현금을 얻거나, 자선 단체에 돈을 기부하거나, 그리고 세금을 내는데 사용될 수도 있다.
이들 거래들은 여러 이용가능한 방법들 중 어느 것을 이용하여 행해질 수도 있다. 예를 들어, 신용 카드 정보는 종종, 신용 카드의 이면의 자기 스트립에 인코딩된 정보를 판독하거나, 또는 신용 카드의 표면에 양각된 카드 정보를 기계적으로 감지하는 특수 신용 카드 단말에서 신용 카드를 "스와이핑 (swiping)" 하는 것에 의해 획득된다. 신용 카드 정보는 또한, 이를테면 신용 카드 정보를 인터넷과 같은 통신망 (telecommunications network) 을 통해 온라인 상점을 갖는 가상 상인들에게 전송할 때, 숫자 키보드 또는 키패드에서 수동적으로 입력될 수도 있다. 하지만, 신용 카드가 처음 도입되었을 때, 신용 카드 상에 양각된 정보 (즉, 상승된 숫자 및 글자) 를 기록 (또는 "압인 (pressure etch)") 하기 위해 수동 신용 카드 임프린터들이 카본 카피 매입 전표 (carbon-copy purchase slip) 들과 사용되었다. 전자 신용 카드 프로세싱은 수동 임프린터들의 사용을 실질적으로 감소시켰지만, 전자 프로세싱이 이용가능하지 않을 때 수동 접근법은 여전히 유용한 백업을 제공하고, 따라서 대부분의 신용 카드 발행자들은 신용 카드의 표면에 프로세싱 정보를 계속 양각하게 되었다.
소매업 및 다른 상인들과 같은 신용 카드 거래 실체 (entity) 들은 신용 카드 결제를 받음에 있어서 다양한 까다로움들 및 더 높은 비용들에 직면할 수도 있다. 이들 거래 실체들에게 신용 카드 서비스를 제공하는 다양한 결제 프로세서들은 종종 상인 대신에 신용 카드 결제를 처리하기 위한 요금을 청구하고, 그 요금들은 거래의 성질에 기초하여 달라질 수도 있다. 예를 들어, 상인들은, (예를 들어, 지역 소매 업체에 있는 신용 카드 단말에서 신용 카드를 물리적으로 "스와이핑" 하는) "대면 (card-present)" 거래들보다 (예를 들어, 키보드 또는 키패드에서 신용 카드 정보를 수동으로 입력하는 구매자에 의해 수행되는) "비대면 (card-not-present)" 거래들에 대하여 더 높은 요금들이 청구될 수도 있다. 이것은 부분적으로, "대면" 거래들은 사기일 가능성이 더 적고 추가적인 장비를 이용 (이를테면, 신용 카드 단말들을 "스와이핑") 하여 보다 손쉽게 검증될 수 있는 반면, "비대면" 거래들은 유효한 신용 카드의 물리적인 존재를 반드시 필요로 하는 것이 아니라, 그 대신 카드에 속하는 정보의 지식을 필요로 할뿐이기 때문이다. 그러므로, 오프라인 거래의 소매 상인들은, 고객들이 입력 신용 카드 정보를 수동으로 입력할 수 있게 하는 대신에 신용 카드 단말들을 사용해야할 좋은 재정적인 인센티브를 가지고 있지만, "현장에 있는 (in the field)" 상인들 또는 가상 상인들 (즉, 온라인 상인들) 은 신용 카드 단말들을 이용하기 위한 어떠한 실제적인 수단을 가지고 있지 않을 수도 있다. 이들 단점들은 또한 외견상으로 개인들이 다른 개인들로부터 개인 신용 카드 결제들을 받지 못하게 하는데 기여하는데, 그러한 결제들을 프로세싱하는, 명료, 용이한, "대면" 방법들의 결여 때문이다.
이들 상인들에 이용가능한 하나의 옵션은 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 이용하여 신용 카드 정보를 판독하는 것이다. 이 접근법은 통상적으로, 휴대형 컴퓨팅 디바이스에의 추가적인 커넥터를 이용하여 성취되고 그를 통하여 신용 카드가 "스와이핑" 되고 신용 카드의 자기 스트립에 인코딩된 정보가 획득된다. 하지만, 추가적인 커넥터들은 불편하고, 휴대형 컴퓨팅 디바이스들내에 신용 카드 스와이프 디바이스들을 임베딩하는 것은 차선적인데, 공간 필요 및 폼 팩터 제한들 때문이다.
개요
여기에 개시된 다양한 구현들은 양각된 문자들을 갖는 카드 (폼 팩터라고도 한다) 및 거래 프로세싱 서버에 연결된 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (모바일 디바이스라고도 한다) 를 수반하는 금융 거래를 프로세싱하는 시스템에 관한 것이다. 동작 동안, 시스템은 카드의 이미지로부터 도출된 양각된 문자 정보를 포함하는 금융 거래와 연관된 거래 데이터를 획득한다. 다음으로, 시스템은 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 이용하여 거래 프로세싱 서버에 거래 데이터를 전송한다.
여기에 개시된 다양한 구현들은 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 통해 거래들을 행하는 것에 관한 것이고, 휴대형 컴퓨팅 디바이스는 휴대형 컴퓨팅 디바이스에 의해 동작되는 모바일 애플리케이션 및 이미지 획득 유닛을 포함한다. 그 방법들은 양각된 문자들을 갖는 카드의 이미지를 획득하는 단계, 이미지의 데이터를 분석하는 단계, 분석으로부터 카드의 상세들을 출력하는 단계, 및 출력 상세들을 검증하는 단계를 포함할 수도 있다 (검증은 휴대형 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행된다). 여러 그러한 구현들을 위해, 그 방법들은 적어도 하나의 통신 네트워크 상에서 거래 프로세싱 서버와 통신하는 단계를 더 포함할 수도 있고 여기서 통신은 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 이용하여 거래 모듈에 의해 수행된다.
소정 구현들은 내장된 디지털 카메라를 이용하여 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법을 포함하고, 그 방법은: 정보가 양각된 폼 팩터의 이미지를 캡쳐하는 단계; 및 양각된 문자들을 검출하는 단계를 포함하고, 그 검출하는 단계는 특정 정보가 폼 팩터에서 발견될 것으로 기대되는 영역들에 대응하는 마스크와 함께 그래디언트 이미지 및 하나 이상의 에지 이미지들을 이용한다. 일부 그러한 구현들을 위해, 양각된 폼 팩터는 신용 카드일 수도 있고, 캡쳐된 이미지는 신용 카드에 양각된 계좌 번호 (account number) 및 만료 날짜 (expiration date) 를 포함할 수도 있고, 그 양각된 문자들을 검출하는 단계는 신용 카드의 계좌 번호 및 만료 날짜를 검출하는 단계를 포함할 수도 있고, 그 검출하는 단계는 계좌 번호 및 만료 날짜를 위한 영역들에 대응하는 마스크와 함께 그래디언트 이미지 및 하나 이상의 에지 이미지들을 이용할 수도 있다.
다른 구현들은 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하기 위하여 내장된 디지털 카메라를 이용하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법을 포함하고, 상기 방법은: 양각된 폼 팩터의 이미지를 캡쳐하는 단계; 계좌 번호를 포함하는 양각된 문자들을 검출하는 단계; 및 일관성을 확인하기 위하여 양각된 숫자들의 각각의 쌍 사이의 비유사성을 결정하는 단계를 포함한다.
이 개요는, 아래 상세한 설명에서 더 설명되는 단순화된 형태의 개념들의 선택을 도입하기 위하여 제공된다. 이 개요는, 청구된 요지의 핵심적인 특징들 또는 본질적인 특징들을 식별하도록 의도되지 않았고, 청구된 요지의 범위를 제한하기 위해 사용되도록 의도되지도 않았다.
본 개시 및 다양한 구현들의 이해를 용이하게 하고 예시하는 목적을 위해, 예시적인 특징들 및 구현들이 개시되어 있고, 첨부 도면들과 함께 읽혀질 때 더 잘 이해된다-하지만, 본 개시는 개시된 그 특정 방법들, 바로 그 배열들, 및 방편들에 한정되는 것은 아니라는 것이 이해되야 한다. 여러 도들 전체에 걸쳐 유사한 참조 부호들은 유사한 요소들을 표시한다. 도면들에서:
도 1은 여기에 개시된 다양한 구현들을 이용할 수도 있거나, 또는 이에 의해 이용될 수도 있는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 예시하는 블록도이다;
도 2는 여기에 개시된 여러 구현들을 나타내는 휴대형 컴퓨팅 디바이스의 디지털 카메라에 의해 캡쳐된 양각된 폼 팩터들의 이미지들의 프로세싱을 예시하는 동작 플로우이다;
도 3은 여기에 개시된 여러 구현들을 나타내는 검증 작업들을 예시하는 동작 플로우이다;
도 4는 여기에 개시된 여러 구현들을 나타내는 양각된 폼 팩터들을 위한 검증 프로세스를 예시하는 동작 플로우이다;
도 5는 여기에 개시된 여러 구현들을 나타내는 양각된 폼 팩터들을 위한 또 다른 검증 프로세스를 예시하는 동작 플로우이다;
도 6은 여기에 개시된 여러 구현들을 나타내는 (양각된 폼 팩터로서) 신용 카드에 적용되는 도 4 및 5의 프로세스들을 예시하는 프로세싱 상태 표이다; 그리고
도 7은 예시적인 구현들 및 양태들이 구현될 수도 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시한다.
다음의 설명은 당업자가 개시된 구현들을 제조 및 사용하는 것을 가능하게 하기 위하여 제시되고, 특정 애플리케이션 및 그의 요건들의 맥락에서 제공된다. 개시된 구현들에 대한 다양한 변형은 당업자에게는 용이하게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반 원리는 본 설명의 사상 및 범위를 벗어남이 없이 다른 구현들 및 애플리케이션들에 적용될 수도 있다. 따라서, 본 설명은 나타낸 구현들에 한정되도록 의도된 것이 아니라, 여기에 개시된 원리 및 특징들 부합하는 최광의 범위가 부여되야 한다.
용어 양각된 폼 팩터, 신용 카드, 직불 카드, 기프트 카드, 적립 카드, 및 선불 카드는 여기에서 상호교환가능하게 사용되고, 하나의 그러한 용어의 사용은 내재적으로 동등한 사용을 포함하고 따라서 개시는 모든 다른 동등한 용어들을 포함한다.
일반적으로, 여기에 개시된 다양한 구현들은, 신용 카드와 같은 폼 팩터에 양각된 문자들을 식별 및 검증하기 위한 방법 및 시스템을 제공한다. 이 정보는, 예를 들어, 신용 카드 거래들을 프로세싱하는데 사용될 수도 있다. 그래서, 여기에 개시된 여러 구현들은, 예를 들어, 랩톱 또는 노트북 컴퓨터, 스마트 폰, 또는 모바일 폰과 같은 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 사용하여 대면 신용 카드 거래들을 수행하기 위한 방법 및 시스템을 제공한다. 소정 구현들을 위해, 휴대형 컴퓨팅 디바이스에 고유한 하드웨어 및 소프트웨어 컴포넌트들이, 거래 프로세싱 서버 또는 동등물과 통신하는 것에 의해 대면 거래들을 수행하는데 사용될 수도 있다.
도 1은 여기에 개시된 다양한 구현들을 이용할 수도 있는 (또는 이에 의해 이용될 수도 있는) 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (100) 를 예시하는 블록도이다. 도 1에 도시된 바처럼, 시스템은 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 및 거래 프로세싱 서버 (118) 를 포함한다. 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102), 그리고 거래 프로세싱 서버 (118) 는, 예를 들어, 도 7 을 참조하여 설명된 컴퓨팅 디바이스 (700) 와 같은 범용 컴퓨팅 디바이스를 사용하여 구현될 수도 있다.
보다 구체적으로, 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 는 하나 이상의 서비스들 또는 기능들을 사용자에게 제공하는 휴대 전자 디바이스에 대응할 수도 있다. 예를 들어, 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 는 모바일 폰, 휴대 컴퓨터, 위성 위치 확인 시스템 (GPS 수신기), 휴대 미디어 플레이어, 및/또는 그래핑 계산기로서 동작할 수도 있다. 또한, 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 는, 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 상의 하드웨어 및 소프트웨어의 사용을 조정하는 운영 시스템 (106), 그리고 사용자를 위한 특수 작업들을 수행하는 하나 이상의 애플리케이션들 (예를 들어, 거래 모듈 (104)) 을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 는 이메일 클라이언트, 주소책, 문서 편집기, 및/또는 미디어 플레이어와 같은 애플리케이션들을 포함할 수도 있다. 사용자를 위한 작업들을 수행하기 위하여, 애플리케이션들은 운영 시스템 (106) 으로부터 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 상의 하드웨어 리소스들 (예를 들어, 프로세서, 메모리, I/O 컴포넌트들 등) 에의 액세스를 획득할 수도 있다.
애플리케이션들은 또한, 운영 시스템 (106) 에 의해 제공되는 하드웨어 및/또는 소프트웨어 프레임워크를 통해 사용자와 상호작용할 수도 있다. 사용자와의 상호작용을 가능하게 하기 위하여, 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 는 하나 이상의 하드웨어 입력/출력 (I/O) 컴포넌트들, 이를테면 디스플레이 스크린 (110), 카메라 (112), 입력 디바이스 (114) 및 무선 트랜시버 (116) 을 포함할 수도 있다. 각각의 하드웨어 I/O 컴포넌트는 추가적으로, 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 상의 운영 시스템 (106) 및/또는 애플리케이션들이 하드웨어 I/O 컴포넌트들에 액세스 및 사용하는 것을 허용하는 소프트웨어 드라이버 (미도시) 와 연관될 수도 있다.
디스플레이 스크린 (110) 은 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 의 하나 이상의 사용자들에게 이미지들 및/또는 텍스트를 디스플레이하는데 사용될 수도 있다. 하나 이상의 구현들에서, 디스플레이 스크린 (110) 은 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 의 주된 하드웨어 출력 컴포넌트의 역할을 한다. 예를 들어, 디스플레이 스크린 (110) 은, 사용자(들) 이 메뉴, 아이콘, 윈도우, 이메일, 웹사이트, 비디오, 화상, 지도, 문서 및/또는 운영 시스템 (106) 에 의해 제공되는 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI) (108) 의 다른 컴포넌트들을 볼 수 있게 할 수도 있다. 당업자는 디스플레이 스크린 (110) 이 이미지들을 렌더링 및 디스플레이하기 위한 다양한 타입들의 디스플레이 기술을 포함할 수도 있다는 것을 인식할 것이다. 예를 들어, 디스플레이 스크린 (110) 은, 액정 디스플레이 (LCD), 유기 발광 다이오드 (OLED) 디스플레이, 표면 전도 전자 방출기 디스플레이 (SED), 및/또는 다른 타입의 전자 디스플레이일 수도 있다.
입력 디바이스 (114) 는 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 의 주된 하드웨어 입력 컴포넌트로서 기능할 수도 있다. 특히, 입력 디바이스 (114) 는, 사용자로 하여금 커서, 하이라이트, 및/또는 다른 시각적 지시자를 이용하여 디스플레이 스크린 (110) 의 하나 이상의 영역들을 가리키거나 및/또는 선택하는 것을 허용할 수도 있다. 입력 디바이스 (114) 를 이용하여 사용자에 의해 제공된 입력은 대응하는 소프트웨어 드라이버에 의해 프로세싱될 수도 있고 운영 시스템 (106) 및/또는 하나 이상의 애플리케이션들 (예를 들어, 거래 모듈 (104)) 에게 하나 이상의 액션들로서 전송될 수도 있다. 입력 디바이스 (114) 는 터치 스크린, 터치 패드, 버튼, 음성 인식, 키패드, 키보드, 및/또는 다른 입력 방법들을 포함하는 다양한 방법들을 통해 사용자 입력을 수신할 수도 있다.
또한, 다수의 입력 디바이스들이 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 에 존재할 수도 있다. 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 상의 운영 시스템 (106) 및/또는 애플리케이션들은 입력 디바이스(들) 로부터 입력을 이용하여 하나 이상의 작업들을 수행하고, 응답하여 GUI (108) 를 업데이트할 수도 있다. GUI (108) 에 대응하는 이미지들은 운영 시스템 (106) 에 의해 스크린 드라이버 (미도시) 로 전송될 수도 있고, 이는 일련의 픽셀들로서 디스플레이 스크린 (110) 상에 이미지들을 디스플레이할 수도 있다. 결과적으로, 사용자는 입력 디바이스 (114) 를 이용하여 운영 시스템 (106) 및/또는 애플리케이션들에 입력을 제공하고 운영 시스템 (106) 및/또는 애플리케이션들로부터 디스플레이 스크린 (110) 을 통해 출력을 수신하는 것에 의해 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 와 상호작용할 수도 있다.
카메라 (112) 는 사용자로 하여금 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 를 이용하여, 신용 카드, 직불 카드, 기프트 카드, 적립 카드, 또는 다른 선불 카드 등의 양각된 폼 팩터, 그리고 다른 양각된 폼 팩터들의 이미지들을 포함한, 이미지들을 캡쳐하는 것을 허용할 수도 있다. 예를 들어, 카메라 (112) 는 모바일 폰 카메라 또는 랩톱 컴퓨터 상의 웹캠에 대응할 수도 있다. 카메라 (112) 는 또한, 렌즈 및 디지털 이미지 센서를 이용하여 정지 및/또는 비디오 이미지들을 기록할 수도 있다. 카메라 (112) 에 의해 기록된 이미지들은 추가적으로, 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 의 파일 시스템 (미도시) 에 저장될 수도 있고 하나 이상의 애플리케이션들 (예를 들어, 거래 모듈 (104)) 에 의해 사용될 수도 있다. 하나 이상의 구현들에서, 카메라 (112) 에 의해 취해진 이미지들은 신용 카드와 같은 폼 팩터에 양각된 정보를 프로세싱하는데 사용되며, 이에 대해서는 나중에 여기에서 더 설명된다.
휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 에 이미 존재하는 (즉, "내장된") 디지털 카메라 (112) 는 거래를 완료하는 목적을 위해 양각된 문자들을 갖는 폼 팩터의 이미지를 캡쳐하는데 사용될 수도 있다. 기존 광학 문자 인식 (OCR) 기반 접근법들 (이들은 일반적으로 "방울 검출 (blob detection)" 방법론들을 이용한다) 은 대개 신용 카드 정보를 판독함에 있어서 성공적이지 못한데, 왜냐하면 신용 카드 정보가 신용 카드의 면에 직접 양각되어 있기 때문이고, 양각된 문자들을 검출하는 것은 정말 까다로운데, 왜냐하면 양각된 문자들의 정확한 판독이 조명, (특히 시간이 지남에 따라 양각된 문자들의 마멸의 관점에서) 고르지 않은 컬러 특성들, 및 OCR 검출로부터의 정보를 종종 모호하게 만드는 신용 카드들 상의 복잡한 배경 이미지들에 매우 민감하기 때문이다. 여기에 더 설명되는 바처럼, 양각된 문자 판독 솔루션은 휴대형 컴퓨팅 디바이스들로 하여금 디바이스의 내장된 디지털 카메라를 이용하여 보다 효율적이고 정확하게 양각된 정보를 판독하는 것을 가능하게 한다.
무선 트랜시버 (116) 는 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 로 하여금 하나 이상의 무선 네트워크들, 이를테면 무선 로컬 영역 네트워크 (LAN) 및/또는 휴대형 컴퓨팅 디바이스들 네트워크에 접속하는 것을 허용할 수도 있다. 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 는 또한, 무선 트랜시버 (116) 를 이용하여 네트워크(들) 상에서 데이터를 전송 및/또는 수신하는 것에 의해 네트워크(들) 에 있는 하나 이상의 위치들과 통신할 수도 있다. 예를 들어, 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 는 무선 트랜시버 (116) 를 이용하여, 네트워크(들) 상에서, 웹 페이지를 검색하고, 호출하고, 파일들을 다운로드 및 업로드하고, 이메일들을 전송 및 수신할 수도 있다. (다르게는, 대신에 유선 접속이 소정의 대안의 구현들을 위한 비휴대 디바이스에 사용될 수도 있다.)
일 구현에서, 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 는 금융 거래들과 같은 거래들을 프로세싱하기 위한 기능을 포함한다. 특히, 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 는 (예를 들어, 단독으로 또는 거래 프로세싱 서버 (118) 와 함께) 신용 카드 거래들과 같은 거래들을 프로세싱하기 위한-거래 모듈 (104) 과 같은-기능을 포함할 수도 있다. 또한, 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 내의 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 컴포넌트들이 대면 신용 카드 거래들을 확립 및 프로세싱하는데 사용될 수도 있다. 결과적으로, 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 는 추가 장비 또는 비대면 요금의 비용 없이 신용 카드 거래들을 수행하는데 사용될 수도 있다.
도 1에 도시된 바처럼, 휴대형 컴퓨팅 디바이스 (102) 는 거래 모듈 (104) 을 포함한다. 일 구현에서, 거래 모듈 (104) 은 금융 거래와 연관된 거래 데이터를 획득하고 거래 데이터를 이용하여 금융 거래가 프로세싱되는 것을 가능하게 한다. 일 구현에서, 거래 데이터는 신용 카드 번호, 만료 날짜, 검증 번호, 기타 등등을 포함할 수도 있는 신용 카드로부터의 신용 카드 정보를 포함한다. 대면 거래를 확립하고 신용 카드에 존재하는 정보를 결정하기 위하여, 거래 모듈 (104) 은, 거래의 개시시 사진 촬영을 위해 물리적으로 제시될 수도 있는 신용 카드의 하나 이상의 이미지들을 획득할 수도 있다. 신용 카드와 같은 폼 팩터의 이미지(들) 은 카메라 (112) 에 의해 캡쳐되고 거래 모듈 (104) 에 의해 프로세싱된다. 소정 구현들을 위해, 이미지(들) 은 또한, 양각된 폼 팩터의 전면 이미지 및/또는 양각된 폼 팩터의 이면 이미지를 포함할 수도 있다.
여러 구현들을 위해, 양각된 폼 팩터 정보의 일부 또는 전부가 폼 팩터의 전면 이미지 및/또는 이면 이미지로부터 자동으로 획득될 수도 있다 - 즉 정보는 전체적으로 또는 부분적으로 신용 카드의 이미지(들) 에 대해 향상된 OCR 을 수행함으로써 획득될 수도 있다. 소정 구현들을 위해, 양각된 폼 팩터 정보는 사용자에 의해 수동으로 입력되어, 다음으로 거래 모듈 (104) 은 수동으로 입력된 정보와 향상된 OCR 에 의해 추출된 정보를 비교하여 그의 정확성을 검증할 수도 있다. 비교의 결과들은 거래가 프로세싱되기 전에 사용자에게 보고될 수도 있다. 프로세싱되고 나면, 양각된 폼 팩터 정보는 거래 모듈 (104) 에 의해 무선 트랜시버 (116) 를 이용하여 거래 프로세싱 서버 (118) 에 전송될 수도 있다.
거래 프로세싱 서버 (118) 는, 양각된 폼 팩터로부터 획득된 정보에 응답하여 거래 또는 다른 액션/이벤트를 가능하게 할 수 있는 실체이다. 예를 들어, 양각된 폼 팩터가 신용 카드, 직불 카드, 또는 다른 선불 카드이면, 거래 프로세싱 서버 (118) 는 원하는 거래를 가능하게 하기 위하여 카드 발행자에 의해 유지 및 운영되는 거래 클리어링하우스 (clearinghouse) 의 부분이 된다.
도 2는 여기에 개시된 여러 구현들을 나타내는 휴대형 컴퓨팅 디바이스의 디지털 카메라에 의해 캡쳐된 양각된 폼 팩터들의 이미지들의 프로세싱을 예시하는 방법 (200) 의 동작 플로우이다.
도 2에 도시된 바처럼, 이미지가 210 에서 캡쳐된 후에, 이미지의 프로세싱이 220 에서, 폼 팩터 이미지로부터 개개의 양각된 문자들의 각각을 검출하는 것으로 시작된다. 230 에서, 이들 개개의 문자들은 다음으로 각각의 특정 양각된 문자의 가능한 아이덴티티 (probable identity) 를 확인하기 위해 인식 프로세스를 받는다.
240 에서, 각각의 양각된 문자에 대한 가능한 아이덴티티가 (인식된 문자들이 올바르게 식별되었는지 확실히 하기 위해) 검증되고 필요하다면 (예를 들어, 식별 신뢰도가 미리결정된 임계치, 이를테면 사용자 또는 관리자에 의해 설정된 임계치보다 아래이면) 정정된다. 250 에서, 검출, 인식 및 검증/정정 페이즈들로부터 도출된 정보는 거래 또는 다른 액션/이벤트를 완료하기 위하여 이용될 수도 있다.
예를 들어 신용 카드와 같은-일관되는 특성들을 갖는 양각된 폼 팩터들을 프로세싱하는 소정 구현들을 위해-검출, 인식, 및 검증/정정 프로세싱 페이즈들은 그러한 폼 팩터들의 하기 특성들 중 하나 이상을 이용할 수도 있다: (a) 고정 폰트 및 크기의 사용, (b) 체크섬 계산들을 위한 소정 넘버링 관례들에의 일치, 및 (c) (이를테면 만료 날짜에서 월에 대한) 소정 값들에 대한 커먼 센스 제약.
예를 들어, 신용 카드의 검출은 신용 카드의 면에 양각된 계좌 번호 및 만료 날짜의 알고 있는 영역들, 그리고 신용 카드의 각각의 특정 타입에 대한 계좌 번호 및 만료 날짜의 알고 있는 구조를 결정하는 것에 의해 수행될 수도 있다. 예를 들어, 비자 및 마스터카드 신용 카드들에 대한 계좌 번호가 각각 4개 숫자의 4개 클러스터들 (즉, “#### #### #### ####”) 을 갖는 한편, 아메리칸 익스프레스 신용 카드는 4, 6, 및 5개 숫자들의 3개 클러스터들 (즉, “#### ###### #####”) 을 각각 갖는다. 게다가, 만료 날짜는 슬래시 문자에 의해 분리되는 2-숫자 월 및 2-숫자 년에 대응하는 4개 숫자들 (즉, “##/##”) 이다. (양각된 문자들의 미리정의된 크기를 넘어 연결된 에지 픽셀들로 이루어지는) 마스크와 함께 그래디언트 및 에지 이미지들은 계좌 번호 및 만료 날짜를 위한 영역들에 대응하는 견실 특성 (robustness characteristics) 을 결정하는데 사용될 수도 있다. 보다 구체적으로, 양각된 숫자 (또는 문자) 의 영역을 검출하기 위하여, 소정 구현들은 주지의 "슬라이딩 윈도우 기법" 을 이용할 수도 있고 여기서 "타겟" 은 에지, 그래디언트, 및 마스크, 즉, 일반적으로 수평 및 수직 에지 픽셀들에 대해 따로따로 프로세싱되는 양각된 문자들의 미리결정된 크기보다 더 큰 연결된 에지 픽셀들의, 논리적 조합으로부터 도출된다. (주: 여기에서 사용된 바처럼, “숫자” 는 “문자” 의 서브세트이지만, 이들 용어들은 상호교환가능하게 사용될 수도 있어 “숫자” 가 사용되는 경우 “문자” 가 내포되고 “문자” 가 사용되는 경우 “숫자” 가 그러한 "문자" 중에 포함된다.)
계좌 번호 및 만료 날짜가 검출되고 나면, 각각의 검출된 문자에 대해 인식이 수행되어 각각의 문자의 가능한 아이덴티티를 결정할 수도 있다. 이 인식은 각각의 검출된 숫자와 숫자들의 템플레이트를 비교하여 그럴듯한 매치들을 찾기 위한 연결 HOG (concatenated histogram of oriented gradients) 에 기초할 수도 있다. 당업자가 알고 있듯이, HOG 는 객체 검출의 목적을 위한 컴퓨터 비전 및 이미지 프로세싱에서 사용되는 특징 디스크립터들을 포함한다. HOG 기법은 이미지의 국부화된 부위들에서 그래디언트 방향 (gradient orientation) 의 발생들을 카운트한다. 이것은, 에지 방향 히스토그램, 크기 불변 특징 변환 디스크립터, 및 형상 콘텍스트의 접근법과 유사하지만, HOG 는 그것이 일정하게 이격된 셀들의 치밀한 그리드 상에서 계산되고 향상된 정확성을 위해 오버랩핑 로컬 콘트라스트 정규화 (overlapping local contrast normalization) 를 사용한다는 점에서 상이하다.
특히 신용 카드에 대하여, 그리고 문자들이 인식된 후에, 각각의 문자의 가능한 아이덴티티가 정확성을 확실히 하기 위하여 검증되고 필요하다면 정정될 수 있다. 도 3은 여기에 개시된 여러 구현들을 나타내는 검증 작업들을 예시하는 방법 (300) 의 동작 플로우이다. 도 3에 도시된 바처럼, 양각된 폼 팩터 (예를 들어, 신용 카드) 검증은 4개에 이르기까지의 작업들을 포함할 수도 있고 특정 구성을 갖는 임의의 순서 및 도 3에 나타낸 순서로 수행될 수도 있으며 이들은 모든 가능한 구현들의 예시적인 서브세트일뿐이다.
첫번째 검증 작업은, 310 에서, 계좌 번호의 첫번째 부분을 조사하여 그것이 발행자 명세 사항 (issuer specification) 과 일치하는지 확실히 하는 것이다. 예를 들어, 비자 계좌 번호는 사 (“4”) 로 시작되고, 마스터카드 게정 번호는 오 (“5”) 로 시작하고 일 과 오 사이의 제 2 숫자 (즉, “1”, “2”, “3”, “4”, 또는 “5”) 를 갖고, 아메리칸 익스프레스 계좌 번호는 삼 (“3”) 으로 시작하고 사 (“4”) 또는 칠 (“7”) 중 어느 하나인 제 2 숫자를 갖는다.
제 2 검증 작업은, 320 에서, 예를 들어, 주지의 Luhn 알고리즘 (“mod 10 알고리즘” 이라고도 한다) 를 사용하여 각각의 계좌 번호에 대한 체크섬을 계산하는 것이지만, 임의의 기지의 체크섬 기술이 사용될 수도 있다.
330 에서, 제 3 검증 작업은, 숫자들이 동일할 때 비유사성이 낮고 숫자들이 동일하지 않을 때 비유사성이 높은 것을 확인하기 위하여 양각된 숫자들의 각각의 쌍 사이의 비유사성을 결정하는 것이다.
340 에서, 제 4 검증 작업은, 예를 들어, (a) 만료 날짜에 대한 월의 첫번째 숫자가 영 (“0”) 또는 일 (“1”) 인데, 왜냐하면 유효한 월 지시자에 대해서는 다른 값들이 가능하지 않기 때문이고 (b) 첫번째 숫자가 일이면, 두번째 숫자는 0, 1 또는 2이고 여기서 또 유효한 월 지시자에 대해서는 다른 값들이 가능하지 않다는 것을 확실히 하기 위한 "커먼 센스 테스팅 (common sense testing)" 이다. 달리 말하면, 2개의 양각된 숫자들 간에 비유사성을 측정하는 것은, 2개 숫자들이 동일한 확률을 이용하고, 이 맥락에서, 그 확률은 미리계산된 비유사성으로부터 추정되어, 2개 숫자들이 동일한 확률이 상대적으로 높으면 2개 숫자들의 후보들은 동일한 값이 되고, 2개 숫자들이 동일한 확률이 상대적으로 낮으면 2개 숫자들의 후보들은 상이한 값들이 된다. 소정 구현들에 대해, 양각된 숫자 (또는 문자) 의 각각의 쌍간의 비유사성의 계산은 양각된 숫자들의 모든 쌍을 비교하는데 사용되는 연결 HOG (concatenated histogram of oriented gradients) 를 이용하거나 및/또는 이에 기초할 수도 있다.
검증 테스트에 실패한 임의의 문자들에 대해 정정하기 위해, 그 문자에 대한 가능한 정확한 값들을 결정하기 위해 다양한 접근법들이 채용될 수도 있다. 가능한 정확한 값들로부터, 이전에 설명된 프로세스들의 관점에서 어느 것이 그럴듯한 정확한 값인지에 대한 추가 결정이 이루어질 수도 있다. 일부 경우들에서, 예를 들면, 체크섬에 이미 포함된 다른 문자들의 관점에서 문자에 대하여 단 하나의 가능한 값이 체크섬에 유효할 것이다. 마찬가지로, 신용 카드가 비자 신용 카드인것으로 검출되면, 계좌 번호의 첫번째 문자를 정정하는 것은 간단하다. 최종적으로, 특정 문자에 대해 하나보다 많은 값이 가능하더라도, 검출 및 인식을 위해 이전에 설명된 기법들이, 제한된 세트 중에서 가장 가능한 문자를 찾는데 이용될 수 있다. 정정은, 신용 카드 데이터에 대한 높은 신뢰도 해가 도출될 때까지 적절하고 원하는 대로 이전에 수행된 페이즈들 및 작업들 중 어느 것의 반복 및 재적용에 이를 수 있다.
도 4는 여기에 개시된 여러 구현들을 표시하는 (신용 카드와 같은 그러나 임의의 다른 양각된 폼 팩터들에도 적용가능한) 양각된 폼 팩터들을 위한 검증 프로세스를 예시하는 방법 (400) 의 동작 플로우이다.
도 4에 도시된 바처럼, 이 "비유사성" 검증 프로세스는 420 에서 개시되고 여기서 후보 쌍들이 그들의 유사성의 정도에 따라 분류되고, 430 에서, 동일한 확률이 유사성의 정도에 기초하여 각각의 쌍에 대해 계산된다. (주: "유사성" 은 양각된 숫자/문자와 템플레이트를 비교하는 맥락에서 사용되지만, "비유사성" 은 양각된 숫자/문자들만을 서로 비교하는 맥락에서 사용된다.)
440 에서, 다음으로 프로세스는 임의의 부정확한 쌍들을 식별하기 위하여 (있다면) "발행자 명세 사항" 으로부터 임의의 제약 또는 안내를 적용한다. 445 에서, 프로세스는 양각된 숫자들의 모든 쌍 사이의 비유사성을 계산 또는 그렇지 않으면 결정하고 다음으로 동일한 최고 확률을 갖는 그러한 쌍들을 선택하는 것에 의해 계속되고, 450 에서 2개의 양각된 숫자들 사이의 비유사성이 부정확한 임의의 쌍들을 더 제거하는데 사용된다.
460 에서, 체크섬이 최종 결과들을 검증하기 위하여 적용된다. 선택 구현들을 위해, 도 4의 프로세스는 신용 카드의 계좌 정보를 검증하기 위해 이용될 수도 있다.
도 5는 또 다른 검증 프로세스를 예시하는 방법 (500) 의 동작 플로우이다. 검증 프로세스는 520 에서 개시되고 여기서 후보 쌍들이 그들의 유사성의 정도에 따라 분류되고, 530 에서, 동일한 확률이 유사성의 정도에 기초하여 각각의 쌍에 대해 계산된다.
540 에서, 다음으로 프로세스는, 임의의 부정확한 쌍들을 식별하기 위하여 "커먼 센스" 분석 (이를테면 신용 카드들을 위해 여기에서 앞서 설명된 것) 을 적용하고, 545 에서, 프로세스는 양각된 숫자들의 모든 쌍들 사이의 비유사성을 계산 또는 그렇지 않으면 결정하고, 다음으로 동일한 최고 확률을 갖는 그러한 쌍들을 선택하는 것에 의해 계속된다. 550 에서, 2개의 양각된 숫자들 사이의 비유사성은 부정확한 임의의 쌍들을 식별하고 제거하기 위하여 사용된다. 선택 구현들을 위해, 도 5의 프로세스는 신용 카드의 만료 날짜를 검증하기 위해 이용될 수도 있다.
도 4 및 5의 프로세스들은, 예를 들어, 신용 카드에 대한 계좌 정보 및 만료 날짜를 각각 결정하기 위하여 병행하여 사용될 수 있다는 것에 유의해야 한다.
도 6은 여기에 개시된 여러 구현들을 나타내는 (양각된 폼 팩터로서) 신용 카드에 적용되는 도 4 및 5의 프로세스들을 예시하는 프로세싱 상태 표 (600) 이다. 도 6에 도시된 바처럼, 예를 들어, (계좌 번호 및 만료 날짜를 포함하는) 신용 카드의 양각된 문자들은 도 4 및 도 5에 제시된 작업들을 이용해 점차적으로 프로세싱되어, 신용 카드의 이미지로부터 인식되는 가능한 정확한 정보를 결정하며, 소수만이 남을 때까지 가능성들을 걸러내고, 계좌 번호에 대해, 다음으로 체크섬이 적용되어 어느 계좌 번호가 정확하게 결정된 계좌 번호인지를 결정한다.
보다 구체적으로, 열 602 에서 반복된 도 4 및 5의 요소들은 그에 따라 신용 카드 계좌 번호 (열 604) 및 만료 날짜 (열 606) 에 작용하여, 행 612 에서, 이들 높은 가능성 쌍들이 나타낸 유사성에 따라 분류된다. 행 614 에서, 높은 가능성 쌍 (또는 "후보들") 이 결정된 유사성에 기초하여 그들이 정확할 가능성에 기초해 선택된다. 행 616 에서, "발행자 명세 사항" 및/또는 "커먼 센스" 가 적용되어 정확할 수 없는 조합들을 제거하고, 행 617 에서, 신용 카드 (또는 다른 양각된 폼 팩터) 의 양각된 숫자들의 모든 쌍 사이의 비유사성을 계산하여 동일한 높은 가능성을 갖는 쌍들이 선택될 수도 있다. 행 618 에서, 양각된 숫자들 사이의 비유사성을 이용하여 잠재적인 후보들을 더 제거하고 정확한 최고 확률을 갖는 최종 후보(들) 만을 남길 수도 있다. 열 604 의 계좌 번호를 위해, 다음으로 이들 최종 후보(들) 이 행 620 에서의 체크섬 공식들로 프로세싱되어 최종 후보들 중 어느 것이 정확하고 어느 것이 부정확한지를 결정한다.
도 7은 예시적인 구현들 및 양태들이 구현될 수도 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시한다. 컴퓨팅 시스템 환경은, 적합한 컴퓨팅 환경의 하나의 예일뿐이고, 사용 또는 기능성의 범위에 대하여 어떠한 제한도 시사하도록 의도되지 않았다. 수많은 다른 일반 목적 또는 특수 목적 컴퓨팅 시스템 환경들 또는 구성들이 이용될 수도 있다. 사용에 적합할 수도 있는 주지의 컴퓨팅 시스템들, 환경들 및/또는 구성들의 예들은, 비한정적으로, 개인용 컴퓨터 (PC), 서버 컴퓨터, 휴대용 또는 랩톱 디바이스, 멀티프로세서 시스템들, 마이크로프로세서 기반 시스템들, 네트워크 개인용 컴퓨터들, 미니컴퓨터들, 메인프레임 컴퓨터들, 임베딩된 시스템들, 위의 시스템들 또는 디바이스들 중 어느 것을 포함할 수도 있는 분산형 컴퓨팅 환경들 등을 포함한다.
컴퓨터에 의해 실행되는, 프로그램 모듈들과 같은 컴퓨터 실행가능 명령들이 이용될 수도 있다. 일반적으로, 프로그램 모듈들은 특정 작업들을 수행하거나 특정 추상 (abstract) 데이터 타입들을 구현하는 루틴들, 프로그램들, 오브젝트들, 컴포넌트들, 데이터 구조들 등을 포함한다. 분산형 컴퓨팅 환경들이 이용될 수 있고, 여기서 작업들은 통신 네트워크 또는 다른 데이터 송신 매체를 통해 링크된 원격 프로세싱 디바이스들에 의해 수행된다. 분산형 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈들 및 다른 데이터는 메모리 저장 디바이스들을 포함하는 로컬 및 원격 컴퓨터 저장 매체 양자 모두에 위치될 수도 있다.
도 7 를 참조하면, 본 명세서에 설명된 양태들을 구현하기 위한 예시적인 시스템은 컴퓨팅 디바이스 (700) 와 같은 컴퓨팅 디바이스를 포함한다. 그의 가장 기본적인 구성에서, 컴퓨팅 디바이스 (700) 는 통상적으로 적어도 하나의 프로세싱 유닛 (702) 및 메모리 (704) 를 포함한다. 컴퓨팅 디바이스의 정확한 구성 및 타입에 따라, 메모리 (704) 는 (랜덤 액세스 메모리 (RAM) 와 같은) 휘발성, (읽기 전용 메모리 (ROM), 플래시 메모리 등과 같은) 비휘발성, 또는 양자의 어떤 조합일 수도 있다. 이러한 가장 기본적인 구성은 도 7 에 파선 (706) 에 의해 예시되어 있다.
컴퓨팅 디바이스 (700) 는 추가의 특징/기능을 가질 수도 있다. 예를 들면, 컴퓨팅 디바이스 (700) 는 자기 또는 광학 디스크들 또는 테입을 포함하지만 이에 제한되지 않는 (착탈식 및/또는 비착탈식) 추가의 스토리지를 포함할 수도 있다. 이러한 추가의 스토리지는 도 7 에 착탈식 스토리지 (708) 및 비착탈식 스토리지 (710) 에 의해 예시되어 있다.
컴퓨팅 디바이스 (700) 는 통상적으로 다양한 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체는, 디바이스 (700) 에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용가능한 매체일 수 있고 휘발성 및 비휘발성 매체, 착탈식 및 비착탈식 매체를 포함한다.
컴퓨터 저장 매체 (storage media) 는, 컴퓨터 판독가능 명령들, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 다른 데이터와 같은, 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술에서 구현되는 휘발성 및 비휘발성, 그리고 착탈식 및 비착탈식 매체를 포함한다. 메모리 (704), 착탈식 스토리지 (708) 및 비착탈식 스토리지 (710) 는 모두 컴퓨터 저장 매체의 예들이다. 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM (electrically erasable program read-only memory), 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, CD-ROM, 디지털 다목적 디스크 (DVD), 다른 광학 스토리지, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 스토리지 또는 다른 자기 스토리지 디바이스들, 또는 원하는 정보를 저장하기 위하여 사용될 수도 있고 컴퓨팅 디바이스 (700) 에 의해 액세스될 수도 있는 임의의 다른 매체를 비한정적으로 포함할 수 있다. 임의의 그런 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨팅 디바이스 (700) 의 부분일 수도 있다.
컴퓨팅 디바이스 (700) 는 디바이스가 다른 디바이스들과 통신할 수 이 하는 통신 접속(들)(712) 을 포함할 수도 있다. 컴퓨팅 디바이스 (700) 는 또한 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스 등과 같은 입력 디바이스(들)(714) 을 가질 수도 있다. 디스플레이, 스피커들, 프린터들 등과 같은 출력 디바이스(들)(716) 이 또한 포함될 수도 있다. 모든 이들 디바이스들은 당업계에 잘 알려져 있으며, 여기서 상세히 논의될 필요는 없다.
당업자는 정보 및 신호가 임의의 다양한 상이한 기술 및 기법을 이용하여 표현될 수도 있음을 이해할 것이다. 예를 들어, 위의 상세한 설명 전반에 걸쳐 참조될 수도 있는 데이터, 명령, 커맨드, 정보, 신호, 비트, 심볼, 및 칩은 전압, 전류, 전자기파, 자기장 또는 자기입자, 광학장 (optical field) 또는 광학 입자, 또는 이들의 임의의 조합에 의해 표현될 수도 있다.
당업자는 또한, 여기의 개시와 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록, 모듈, 회로, 및 알고리즘 단계가 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 이 양자의 조합으로 구현될 수도 있음을 인식할 것이다. 하드웨어와 소프트웨어의 이러한 상호교환가능성을 명확히 예시하기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트, 블록, 모듈, 회로, 및 단계가 일반적으로 그들의 기능성의 관점에서 위에서 설명되었다. 그러한 기능성이 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현될지는, 전체 시스템에 부과된 설계 제약 및 특정 애플리케이션에 의존한다. 당업자는 설명된 기능성을 특정 애플리케이션 각각에 대한 다양한 방식으로 구현할 수도 있지만, 이러한 구현 결정이 본 개시의 범위를 벗어나게 하는 것으로 해석되지는 않아야 한다.
여기에 기술된 방법론들은 또한, 애플리케이션에 따라 다양한 수단에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이들 방법론들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수도 있다. 하드웨어 구현을 위해, 프로세싱 유닛은 하나 이상의 ASIC (application specific integrated circuit), DSP (digital signal processor), DSPD (digital signal processing device), PLD (programmable logic device), FPGA (field programmable gate array), 프로세서, 제어기, 마이크로-제어기, 마이크로프로세서, 전자 디바이스, 여기에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛, 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수도 있다.
펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현을 위해, 그 방법론들은 여기에 설명된 기능들을 수행하는 모듈 (예를 들면, 프로시저, 함수 기타 등등) 으로 구현될 수도 있다. 명령들을 유형적으로 포함하는 임의의 머신 판독가능 매체가 여기에 기재된 방법론들을 구현함에 있어서 사용될 수도 있다. 예를 들면, 소트프웨어 코드는 메모리에 저장되고 프로세싱 유닛에 의해 실행될 수도 있다. 메모리는 프로세싱 유닛 내부에 또는 프로세싱 유닛 외부에 구현될 수도 있다. 또한, 여기에 사용된 바처럼, 용어 "메모리"는 장기, 단기, 휘발성, 비휘발성 또는 다른 메모리 중 임의의 타입을 지칭하고, 임의의 특정 타입의 메모리 또는 메모리들의 수, 또는 메모리가 저장되는 매체의 타입에 제한되지 않는다.
펌웨어 및/또는 소프트웨어로 구현되면, 기능들은 컴퓨터 판독가능 매체 상의 하나 이상의 명령들 또는 코드들로서 저장될 수도 있다. 예들은 데이터 구조로 인코딩된 컴퓨터 판독가능 매체 및 컴퓨터 프로그램으로 인코딩된 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체는 물리적 컴퓨터 저장 매체를 포함한다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용가능한 매체일 수도 있다. 비한정적 예로서, 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광학 디스크 저장, 자기 디스크 저장 또는 다른 자기 저장 디바이스들, 또는 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 원하는 프로그램 코드를 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다; 여기에 설명된 바와 같이, 디스크 (disk) 및 디스크 (disc) 는 콤팩트 디스크 (CD), 레이저 디스크, 광 디스크, DVD (digital versatile disc), 플로피 디스크 및 블루-레이 디스크를 포함하며, 여기서, 디스크 (disk) 는 일반적으로 데이터를 자기적으로 재생하지만, 디스크 (disc) 는 레이저를 이용하여 광학적으로 데이터를 재생한다. 또한, 상기의 조합은 컴퓨터 판독가능 매체의 범위 내에 포함되어야 한다.
컴퓨터 판독가능 매체 상의 저장에 더하여, 명령들 및/또는 데이터는 통신 장치에 포함된 송신 매체 상의 신호들로서 제공될 수도 있다. 예를 들면, 통신 장치는 명령들 및 데이터를 나타내는 신호들을 갖는 송수신기를 포함할 수도 있다. 명령들 및 데이터는 하나 이상의 프로세서들이 청구항들에 개요가 나타난 기능들을 구현하게 하도록 구성된다. 즉, 통신 장치는 개시된 기능들을 수행하기 위한 정보를 나타내는 신호들을 갖는 송신 매체를 포함한다. 첫째로, 통신 장치에 포함된 송신 매체는 개시된 기능들을 수행하기 위한 정보의 제 1 부분을 포함할 수도 있는 한편, 둘째로 통신 장치에 포함된 송신 매체는 개시된 기능들을 수행하기 위한 정보의 제 2 부분을 포함할 수도 있다.
비록 예시적인 구현들은 하나 이상의 독립형 컴퓨터 시스템들의 맥락에서 본 개시된 요지의 양태들을 이용하는 것을 지칭할 수도 있지만, 요지는 거기에 한정되는 것이 아니라, 오히려, 네트워크 또는 분산형 컴퓨팅 환경과 같은 임의의 컴퓨팅 환경과 관련하여 구현될 수도 있다. 또한, 본 개시된 요지의 양태들은 복수의 프로세싱 칩들 또는 디바이스들에서 또는 그들에 걸쳐서 구현될 수도 있고, 저장은 유사하게 복수의 디바이스들에 걸쳐서 발생될 수도 있다. 이러한 디바이스들은 예를 들어, PC, 네트워크 서버, 및 휴대 디바이스들을 포함할 수도 있다.
게다가, 비록 요지는 구조적 특징들 및/또는 방법론적 행위들에 특정적인 언어로 설명되었지만, 첨부된 청구항들에서 정의된 요지는 전술한 특정 특징들 또는 행위들에 반드시 한정되는 것은 아니라는 점을 이해하여야 한다. 오히려, 전술한 특정 특징들 및 행위들은 청구항들을 구현하는 예시적인 형태들로서 개시된다.

Claims (60)

  1. 내장된 디지털 카메라를 이용하여 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법으로서,
    정보가 양각된 상기 폼 팩터의 이미지를 캡쳐하는 단계;
    복수의 양각된 문자들을 검출하는 단계로서, 상기 검출하는 단계는 특정 정보가 상기 폼 팩터에서 발견될 것으로 예상되는 영역들에 대응하는 마스크와 함께 그래디언트 이미지 및 하나 이상의 에지 이미지들을 이용하는, 상기 검출하는 단계;
    상기 복수의 양각된 문자들의 각각을 양각된 문자들의 템플레이트들의 세트와 비교하고, 상기 양각된 문자들과 상기 템플레이트들 사이의 유사성의 정도들에 기초하여 상기 복수의 양각된 문자들의 각각에 대한 후보들을 발생시키는 단계; 및
    쌍의 제 1 양각된 문자와 상기 쌍의 제 2 양각된 문자와의 비교에 기초하여 상기 양각된 문자들의 상기 쌍의 양각된 문자들 사이의 비유사성을 결정하는 단계
    를 포함하는, 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    각각의 양각된 문자에 대해 가능한 아이덴티티를 결정하는 단계를 더 포함하는, 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 쌍의 상기 제 1 양각된 문자와 상기 쌍의 상기 제 2 양각된 문자와의 비교 전에, 상기 양각된 문자들은 양각된 문자들의 템플레이트들의 상기 세트와 비교되고 상기 이미지의 국부 부위에서의 그래디언트 방향의 발생들이 카운트되는, 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    각각의 양각된 문자에 대한 상기 가능한 아이텐티티가 올바르게 식별되었는지 검증하는 단계; 및
    올바르게 식별되지 않은 상기 양각된 문자들의 적어도 하나의 상기 가능한 아이덴티티를 정정하는 단계를 더 포함하는, 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 비유사성에 기초하여, 상기 제 1 양각된 문자 또는 상기 제 2 양각된 문자에 대한 후보를 선택하는 단계를 더 포함하는, 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 마스크는 신용 카드에 대한 양각된 문자 세트에 대해 미리정의된 크기를 넘어 복수의 연결된 에지 픽셀들을 포함하는, 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 폼 팩터는 신용 카드이고,
    상기 이미지는 상기 신용 카드에 양각된 계좌 번호 및 만료 날짜를 포함하고,
    상기 영역들은 상기 신용 카드의 상기 계좌 번호 및 상기 만료 날짜에 대응하고,
    상기 신용 카드의 상기 계좌 번호 및 상기 만료 날짜가 검출되는, 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    각각의 양각된 문자에 대해 가능한 아이덴티티를 결정하는 단계;
    각각의 양각된 문자에 대한 상기 가능한 아이텐티티가 올바르게 식별되었는지 검증하는 단계; 및
    올바르게 식별되지 않은 상기 양각된 문자들의 적어도 하나의 상기 가능한 아이텐티티를 정정하는 단계
    를 더 포함하는, 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 검증하는 단계는 상기 계좌 번호가 대응하는 발행자 명세 사항과 일치하는지를 결정하기 위하여 상기 계좌 번호의 첫번째 부분을 조사하는 단계를 포함하는, 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 계좌 번호가 에러를 포함하는지를 결정하기 위하여 상기 계좌 번호에 대한 체크섬을 계산하는 단계를 더 포함하는, 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 만료 날짜의 커먼 센스 테스팅을 수행하는 단계를 더 포함하는, 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  12. 내장된 디지털 카메라를 이용하여 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법으로서,
    상기 양각된 폼 팩터의 이미지를 캡쳐하는 단계;
    양각된 문자들을 검출하는 단계;
    상기 양각된 문자들의 각각을 양각된 문자들의 템플레이트들의 세트와 비교하고, 상기 양각된 문자들과 상기 템플레이트들 사이의 유사성의 정도들에 기초하여 상기 양각된 문자들의 각각에 대한 후보들을 발생시키는 단계; 및
    쌍의 제 1 양각된 문자와 상기 쌍의 제 2 양각된 문자와의 비교에 기초하여 상기 양각된 문자들의 상기 쌍의 양각된 문자들 사이의 비유사성을 결정하는 단계
    를 포함하는, 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 비유사성에 기초하여, 상기 제 1 양각된 문자 또는 상기 제 2 양각된 문자에 대한 후보를 선택하는 단계를 더 포함하는, 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    각각의 양각된 문자에 대해 가능한 아이덴티티를 결정하는 단계로서, 상기 검출하는 단계는 상기 양각된 문자들의 영역들에 대응하는 마스크와 함께 그래디언트 이미지 및 하나 이상의 에지 이미지들을 이용하는, 상기 가능한 아니텐티티를 결정하는 단계를 더 포함하는, 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    각각의 양각된 문자에 대한 상기 가능한 아이텐티티가 올바르게 식별되었는지 검증하는 단계를 더 포함하는, 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    올바르게 식별되지 않은 상기 양각된 문자들의 적어도 하나의 상기 가능한 아이텐티티를 정정하는 단계를 더 포함하는, 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  17. 제 15 항에 있어서,
    상기 양각된 폼 팩터는 계좌 정보 및 만료 날짜 정보를 포함하는 신용 카드인, 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 계좌 정보가 대응하는 발행자 명세 사항과 일치하는지를 결정하기 위하여 상기 계좌 정보의 첫번째 부분을 조사하는 단계를 더 포함하는, 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  19. 제 17 항에 있어서,
    상기 계좌 정보가 에러를 포함하는지를 결정하기 위하여 상기 계좌 정보에 대한 체크섬을 계산하는 단계를 더 포함하는, 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  20. 제 12 항에 있어서,
    상기 비유사성을 결정하는 단계는 상기 양각된 문자들의 쌍에 대응하는 연결 HOG (concatenated histogram of oriented gradients) 에 기초하여 상기 양각된 문자들의 쌍의 문자들이 동일하지 않은 확률을 추정하는 단계를 포함하는, 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  21. 제 17 항에 있어서,
    상기 마스크는 상기 신용 카드에 대한 양각된 문자 세트에 대해 미리정의된 크기를 넘어 복수의 연결된 에지 픽셀들을 포함하는, 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  22. 제 17 항에 있어서,
    상기 양각된 문자들의 각각은 양각된 문자들의 템플레이트들의 상기 세트와 비교되고 상기 이미지의 국부 부위에서의 그래디언트 방향의 발생들이 카운트되는, 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하는 휴대형 컴퓨팅 디바이스를 위한 방법.
  23. 내장된 디지털 카메라를 이용하여 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하는 것이 가능한 디바이스로서,
    정보가 양각된 상기 폼 팩터의 이미지를 캡쳐하도록 구성된 카메라; 및
    양각된 문자들을 검출하도록 구성되고 또한 상기 양각된 문자들의 각각을 양각된 문자들의 템플레이트들의 세트와 비교하여, 상기 양각된 문자들과 상기 템플레이트들 사이의 유사성 정도들에 기초하여 상기 양각된 문자들의 각각에 대한 후보들을 발생시키고, 쌍의 제 1 양각된 문자와 상기 쌍의 제 2 양각된 문자와의 비교에 기초하여 상기 양각된 문자들의 상기 쌍의 양각된 문자들 사이의 비유사성을 결정하도록 구성된 거래 모듈로서, 상기 검출하는 것은 특정 정보가 상기 폼 팩터에서 발견될 것으로 예상되는 영역들에 대응하는 마스크와 함께 그래디언트 이미지 및 하나 이상의 에지 이미지들을 이용하는 것을 포함하는, 상기 거래 모듈
    을 포함하는, 디바이스.
  24. 제 23 항에 있어서,
    상기 거래 모듈은 또한 각각의 양각된 문자에 대해 가능한 아이덴티티를 결정하도록 구성된, 디바이스.
  25. 제 24 항에 있어서,
    상기 거래 모듈은 또한 각각의 양각된 문자를 양각된 문자들의 템플레이트들의 상기 세트와 비교하도록 구성되고, 상기 이미지의 국부 부위에서의 그래디언트 방향의 발생들을 카운트하도록 구성된, 디바이스.
  26. 제 24 항에 있어서,
    상기 거래 모듈은 또한 상기 양각된 문자들의 각각에 대한 상기 가능한 아이텐티티가 올바르게 식별되었는지 검증하도록 구성된, 디바이스.
  27. 제 26 항에 있어서,
    상기 거래 모듈은 또한, 올바르게 식별되지 않은 상기 양각된 문자들의 적어도 하나의 상기 가능한 아이텐티티를 정정하도록 구성된, 디바이스.
  28. 제 23 항에 있어서,
    상기 비유사성에 기초하여, 상기 제 1 양각된 문자 또는 상기 제 2 양각된 문자의 후보가 선택되는, 디바이스.
  29. 제 23 항에 있어서,
    상기 폼 팩터로서 신용 카드를 프로세싱하도록 구성가능하고:
    상기 이미지는 상기 폼 팩터에 양각된 계좌 번호 및 만료 날짜를 포함하고,
    상기 영역들은 상기 신용 카드의 상기 계좌 번호 및 상기 만료 날짜에 대응하고,
    상기 신용 카드의 상기 계좌 번호 및 상기 만료 날짜가 검출되는, 디바이스.
  30. 제 29 항에 있어서,
    상기 거래 모듈은 또한
    상기 양각된 문자들의 각각에 대해 가능한 아이덴티티를 결정하고;
    상기 양각된 문자들의 각각에 대한 상기 가능한 아이텐티티가 올바르게 식별되었는지 검증하고;
    올바르게 식별되지 않은 상기 양각된 문자들의 적어도 하나의 상기 가능한 아이텐티티를 정정하도록 구성된, 디바이스.
  31. 제 30 항에 있어서,
    상기 검증하는 것은 상기 계좌 번호가 대응하는 발행자 명세 사항과 일치하는지를 결정하기 위하여 상기 계좌 번호의 첫번째 부분을 조사하는 것을 포함하는, 디바이스.
  32. 제 30 항에 있어서,
    상기 거래 모듈은 또한 상기 계좌 번호가 에러를 포함하는지를 결정하기 위하여 상기 계좌 번호에 대한 체크섬을 계산하도록 구성된, 디바이스.
  33. 내장된 디지털 카메라를 이용하여 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하도록 구성된 휴대형 컴퓨팅 디바이스로서,
    상기 양각된 폼 팩터의 이미지를 캡쳐하도록 구성된 카메라; 및
    양각된 문자들을 검출하도록 구성되고 또한 상기 양각된 문자들의 각각을 양각된 문자들의 템플레이트들의 세트와 비교하여, 상기 양각된 문자들과 상기 템플레이트들 사이의 유사성 정도들에 기초하여 상기 양각된 문자들의 각각에 대한 후보들을 발생시키고, 쌍의 제 1 양각된 문자와 상기 쌍의 제 2 양각된 문자와의 비교에 기초하여 상기 양각된 문자들의 상기 쌍의 양각된 문자들 사이의 비유사성을 결정하도록 구성된 거래 모듈을 포함하는, 상기 거래 모듈
    을 포함하는, 휴대형 컴퓨팅 디바이스.
  34. 제 33 항에 있어서,
    상기 거래 모듈은 또한 상기 양각된 문자들의 영역들에 대응하는 마스크와 함께 그래디언트 이미지 및 하나 이상의 에지 이미지들을 이용하도록 구성된, 휴대형 컴퓨팅 디바이스.
  35. 제 34 항에 있어서,
    상기 거래 모듈은 또한 상기 양각된 문자들의 각각에 대해 가능한 아이덴티티를 결정하도록 구성된, 휴대형 컴퓨팅 디바이스.
  36. 제 35 항에 있어서,
    상기 거래 모듈은 또한 상기 양각된 문자들의 각각에 대한 상기 가능한 아이텐티티가 올바르게 식별되었는지 검증하도록 구성된, 휴대형 컴퓨팅 디바이스.
  37. 제 36 항에 있어서,
    상기 거래 모듈은 또한, 올바르게 식별되지 않은 상기 양각된 문자들의 적어도 하나의 상기 가능한 아이텐티티를 정정하도록 구성된, 휴대형 컴퓨팅 디바이스.
  38. 제 36 항에 있어서,
    상기 양각된 폼 팩터로서 계좌 정보 및 만료 날짜 정보를 포함하는 신용 카드를 프로세싱하도록 구성된, 휴대형 컴퓨팅 디바이스.
  39. 제 38 항에 있어서,
    상기 거래 모듈은 또한, 상기 계좌 정보가 대응하는 발행자 명세 사항과 일치하는지를 결정하기 위하여 상기 계좌 정보의 첫번째 부분을 조사하도록 구성된, 휴대형 컴퓨팅 디바이스.
  40. 제 38 항에 있어서,
    상기 거래 모듈은 또한 상기 계좌 정보가 에러를 포함하는지를 결정하기 위하여 상기 계좌 정보에 대한 체크섬을 계산하도록 구성된, 휴대형 컴퓨팅 디바이스.
  41. 제 38 항에 있어서,
    상기 거래 모듈은 또한 만료 날짜에 커먼 센스 테스팅을 적용하도록 구성된, 휴대형 컴퓨팅 디바이스.
  42. 제 38 항에 있어서,
    상기 마스크는 신용 카드에 대한 양각된 문자 세트에 대해 미리정의된 크기를 넘어 복수의 연결된 에지 픽셀들을 포함하는, 휴대형 컴퓨팅 디바이스.
  43. 제 38 항에 있어서,
    상기 거래 모듈은 또한 상기 양각된 문자들의 각각을 양각된 문자들의 템플레이트들의 상기 세트와 비교하도록 구성되고, 이미지의 국부 부위에서의 그래디언트 방향의 발생들을 카운트하도록 구성된, 휴대형 컴퓨팅 디바이스.
  44. 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하기 위한 시스템으로서,
    정보가 양각된 상기 폼 팩터의 이미지를 캡쳐하는 수단; 및
    상기 이미지를 프로세싱하는 수단을 포함하고,
    상기 이미지를 프로세싱하는 수단은,
    특정 정보가 상기 폼 팩터에서 발견될 것으로 예상되는 영역들에 대응하는 마스크와 함께 그래디언트 이미지 및 하나 이상의 에지 이미지들을 이용하여 양각된 문자들을 검출하고;
    상기 양각된 문자들의 각각을 양각된 문자들의 템플레이트들의 세트와 비교하고, 상기 양각된 문자들과 상기 템플레이트들 사이의 유사성의 정도들에 기초하여 상기 양각된 문자들의 각각에 대한 후보들을 발생시키는 단계; 및
    쌍의 제 1 양각된 문자와 상기 쌍의 제 2 양각된 문자와의 비교에 기초하여 상기 양각된 문자들의 상기 쌍의 양각된 문자들 사이의 비유사성을 결정하도록 구성된, 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하기 위한 시스템.
  45. 제 44 항에 있어서,
    상기 폼 팩터는 신용 카드이고,
    상기 이미지는 상기 신용 카드에 양각된 계좌 번호 및 만료 날짜를 포함하고,
    상기 영역들은 상기 신용 카드의 상기 계좌 번호 및 상기 만료 날짜에 대응하고,
    상기 이미지를 프로세싱하는 수단은 상기 신용 카드의 상기 계좌 번호 및 상기 만료 날짜를 검출하도록 구성된, 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하기 위한 시스템.
  46. 제 45 항에 있어서,
    상기 이미지를 프로세싱하는 수단은 또한,
    상기 양각된 문자들의 각각에 대해 가능한 아이덴티티를 결정하고;
    상기 양각된 문자들의 각각에 대한 상기 가능한 아이텐티티가 올바르게 식별되었는지 검증하고;
    올바르게 식별되지 않은 상기 양각된 문자들의 각각의 상기 가능한 아이텐티티를 정정하도록 구성된, 폼 팩터에 양각된 정보를 판독하기 위한 시스템.
  47. 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하기 위한 시스템으로서,
    상기 양각된 폼 팩터의 이미지를 캡쳐하는 수단;
    상기 이미지를 프로세싱하는 수단을 포함하고,
    상기 이미지를 프로세싱하는 수단은,
    양각된 문자들을 검출하고;
    상기 양각된 문자들의 각각을 양각된 문자들의 템플레이트들의 세트와 비교하고, 상기 양각된 문자들과 상기 템플레이트들 사이의 유사성의 정도들에 기초하여 상기 양각된 문자들의 각각에 대한 후보들을 발생시키고;
    쌍의 제 1 양각된 문자와 상기 쌍의 제 2 양각된 문자와의 비교에 기초하여 상기 양각된 문자들의 상기 쌍의 양각된 문자들 사이의 비유사성을 결정하도록 구성되고,
    상기 이미지를 프로세싱하는 수단은, 상기 양각된 문자들의 영역들에 대응하는 마스크와 함께 그래디언트 이미지 및 하나 이상의 에지 이미지들을 이용하는, 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하기 위한 시스템.
  48. 제 47 항에 있어서,
    상기 이미지를 프로세싱하는 수단은 또한,
    상기 양각된 문자들의 각각에 대해 가능한 아이덴티티를 결정하고;
    상기 양각된 문자들의 각각에 대한 상기 가능한 아이텐티티가 올바르게 식별되었는지 검증하도록 구성된, 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하기 위한 시스템.
  49. 제 48 항에 있어서,
    상기 양각된 폼 팩터는 계좌 정보 및 만료 날짜 정보를 포함하는 신용 카드인, 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하기 위한 시스템.
  50. 제 49 항에 있어서,
    상기 이미지를 프로세싱하는 수단은, 상기 양각된 문자들의 각각을 양각된 문자들의 템플레이트들의 상기 세트와 비교하고 상기 이미지의 국부 부위에서의 그래디언트 방향의 발생들을 카운트하도록 구성된, 양각된 폼 팩터로부터 정보를 판독하기 위한 시스템.
  51. 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금,
    정보가 양각된 폼 팩터의 이미지를 캡쳐하게 하고;
    양각된 문자들을 검출하게 하는 것으로서, 상기 검출하는 것은 그래디언트 이미지 및 하나 이상의 에지 이미지들을 이용하는, 상기 양각된 문자들을 검출하게 하고;
    상기 양각된 문자들의 각각을 양각된 문자들의 템플레이트들의 세트와 비교하고, 상기 양각된 문자들과 상기 템플레이트들 사이의 유사성의 정도들에 기초하여 상기 양각된 문자들의 각각에 대한 후보들을 발생시키고;
    쌍의 제 1 양각된 문자와 상기 쌍의 제 2 양각된 문자와의 비교에 기초하여 상기 양각된 문자들의 상기 쌍의 양각된 문자들 사이의 비유사성을 결정하게 하는 명령들이 저장된, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  52. 제 51 항에 있어서,
    프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금,
    상기 양각된 문자들의 각각에 대해 가능한 아이덴티티를 결정하게 하고;
    상기 양각된 문자들의 각각에 대한 상기 가능한 아이텐티티가 올바르게 식별되었는지 검증하게 하고;
    올바르게 식별되지 않은 상기 양각된 문자들의 각각의 상기 가능한 아이텐티티를 정정하게 하는 명령들을 더 포함하고,
    상기 검출하는 것은 특정 정보가 상기 폼 팩터에서 발견될 것으로 예상되는 영역들에 대응하는 마스크를 이용하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  53. 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금,
    양각된 폼 팩터의 이미지를 캡쳐하게 하고;
    양각된 문자들을 검출하게 하고;
    상기 양각된 문자들의 쌍의 비교를 수행하게 하고;
    상기 양각된 문자들의 각각을 양각된 문자들의 템플레이트들의 세트와 비교하고, 상기 양각된 문자들과 상기 템플레이트들 사이의 유사성의 정도들에 기초하여 상기 양각된 문자들의 각각에 대한 후보들을 발생시키고;
    쌍의 제 1 양각된 문자와 상기 쌍의 제 2 양각된 문자와의 비교에 기초하여 상기 양각된 문자들의 상기 쌍의 양각된 문자들 사이의 비유사성을 결정하게 하고,
    상기 검출하는 것은 상기 양각된 문자들의 영역들에 대응하는 마스크와 함께 그래디언트 이미지 및 하나 이상의 에지 이미지들을 이용하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  54. 제 53 항에 있어서,
    프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금,
    상기 양각된 문자들의 각각에 대해 가능한 아이덴티티를 결정하게 하고;
    상기 양각된 문자들의 각각에 대한 상기 가능한 아이텐티티가 올바르게 식별되었는지 검증하게 하는 명령들을 더 포함하고,
    상기 양각된 폼 팩터는 계좌 및 만료 날짜 정보를 포함하는 신용 카드이고, 상기 마스크는 상기 계좌 및 만료 날짜 정보의 영역들에 대응하고, 상기 양각된 문자들의 각각은 양각된 문자들의 템플레이트들의 상기 세트와 비교되고 상기 이미지의 국부 부위에서의 그래디언트 방향의 발생들이 카운트되는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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Families Citing this family (44)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8769624B2 (en) 2011-09-29 2014-07-01 Apple Inc. Access control utilizing indirect authentication
US9002322B2 (en) 2011-09-29 2015-04-07 Apple Inc. Authentication with secondary approver
US9092690B2 (en) 2013-03-12 2015-07-28 Google Inc. Extraction of financial account information from a digital image of a card
US9213907B2 (en) 2013-06-28 2015-12-15 Google Inc. Hierarchical classification in credit card data extraction
US20150006361A1 (en) 2013-06-28 2015-01-01 Google Inc. Extracting Card Data Using Three-Dimensional Models
US9898642B2 (en) 2013-09-09 2018-02-20 Apple Inc. Device, method, and graphical user interface for manipulating user interfaces based on fingerprint sensor inputs
US9514451B2 (en) * 2013-10-29 2016-12-06 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited Method, apparatus and system for information identification
US10521817B2 (en) * 2014-04-02 2019-12-31 Nant Holdings Ip, Llc Augmented pre-paid cards, systems and methods
US10482461B2 (en) 2014-05-29 2019-11-19 Apple Inc. User interface for payments
US9449239B2 (en) * 2014-05-30 2016-09-20 Apple Inc. Credit card auto-fill
US9380312B2 (en) 2014-07-14 2016-06-28 Apple Inc. Encoding blocks in video frames containing text using histograms of gradients
US9342830B2 (en) 2014-07-15 2016-05-17 Google Inc. Classifying open-loop and closed-loop payment cards based on optical character recognition
US9396404B2 (en) * 2014-08-04 2016-07-19 Datalogic ADC, Inc. Robust industrial optical character recognition
DE212015000194U1 (de) 2014-08-06 2017-05-31 Apple Inc. Verkleinerte Benutzeroberflächen für Batteriemanagement
KR101901796B1 (ko) 2014-09-02 2018-09-28 애플 인크. 경고를 관리하기 위한 축소된 크기의 인터페이스
US10066959B2 (en) 2014-09-02 2018-09-04 Apple Inc. User interactions for a mapping application
US20160224973A1 (en) * 2015-02-01 2016-08-04 Apple Inc. User interface for payments
US9574896B2 (en) 2015-02-13 2017-02-21 Apple Inc. Navigation user interface
US9940637B2 (en) 2015-06-05 2018-04-10 Apple Inc. User interface for loyalty accounts and private label accounts
US20160358133A1 (en) 2015-06-05 2016-12-08 Apple Inc. User interface for loyalty accounts and private label accounts for a wearable device
US9798948B2 (en) 2015-07-31 2017-10-24 Datalogic IP Tech, S.r.l. Optical character recognition localization tool
JP6690170B2 (ja) * 2015-09-28 2020-04-28 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置及びプログラム
KR101660476B1 (ko) * 2015-11-19 2016-10-14 권해원 인쇄 결제카드에서 결제 정보를 인식하는 방법
DK179186B1 (en) 2016-05-19 2018-01-15 Apple Inc REMOTE AUTHORIZATION TO CONTINUE WITH AN ACTION
CA3025312A1 (en) * 2016-05-24 2017-11-30 Morphotrust Usa, Llc Shape detection
US10621581B2 (en) 2016-06-11 2020-04-14 Apple Inc. User interface for transactions
DK201670622A1 (en) 2016-06-12 2018-02-12 Apple Inc User interfaces for transactions
US20180068313A1 (en) 2016-09-06 2018-03-08 Apple Inc. User interfaces for stored-value accounts
US10496808B2 (en) 2016-10-25 2019-12-03 Apple Inc. User interface for managing access to credentials for use in an operation
CN107092908B (zh) * 2017-06-12 2020-01-07 华东交通大学 一种基于列车转向架上的平面压印字符自动识别方法
JP6949596B2 (ja) * 2017-07-20 2021-10-13 東芝テック株式会社 商品データ処理装置及び商品データ処理プログラム
KR102185854B1 (ko) 2017-09-09 2020-12-02 애플 인크. 생체측정 인증의 구현
KR102301599B1 (ko) 2017-09-09 2021-09-10 애플 인크. 생체측정 인증의 구현
CN111630827A (zh) 2018-01-22 2020-09-04 苹果公司 基于数据的视觉表示的具有认证的安全登录
US11170085B2 (en) 2018-06-03 2021-11-09 Apple Inc. Implementation of biometric authentication
KR102226845B1 (ko) 2019-02-26 2021-03-12 주식회사 핀그램 지역적 이진화를 이용한 오브젝트 인식 시스템 및 그 방법
KR102226843B1 (ko) 2019-02-26 2021-03-12 주식회사 핀그램 오브젝트 검출 시스템 및 그 방법
US11328352B2 (en) 2019-03-24 2022-05-10 Apple Inc. User interfaces for managing an account
US11386636B2 (en) 2019-04-04 2022-07-12 Datalogic Usa, Inc. Image preprocessing for optical character recognition
WO2021145466A1 (ko) * 2020-01-13 2021-07-22 엘지전자 주식회사 객체의 정보를 확인하는 이동 단말기 및 그 제어 방법
US11816194B2 (en) 2020-06-21 2023-11-14 Apple Inc. User interfaces for managing secure operations
US20220108121A1 (en) * 2020-10-05 2022-04-07 Lyft, Inc. Automatically updating a card-scan machine learning model based on predicting card characters
CN113077018A (zh) * 2021-06-07 2021-07-06 浙江大华技术股份有限公司 一种目标对象识别方法、装置、存储介质及电子装置
US20230046591A1 (en) * 2021-08-11 2023-02-16 Capital One Services, Llc Document authenticity verification in real-time

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0419259B1 (en) * 1989-09-20 1996-04-24 Nec Corporation Accurate recognition of input patterns
JP2965165B2 (ja) * 1990-07-26 1999-10-18 グローリー工業株式会社 パターン認識方法及び認識用辞書作成方法
JP2985893B2 (ja) * 1990-08-30 1999-12-06 グローリー工業株式会社 パターン認識装置
JPH09138839A (ja) * 1995-11-15 1997-05-27 Dainippon Printing Co Ltd Icカードの発行処理システム
US6179209B1 (en) * 1997-11-19 2001-01-30 International Business Machines Corporation Credit card reader for internet-based commerce
US6628808B1 (en) 1999-07-28 2003-09-30 Datacard Corporation Apparatus and method for verifying a scanned image
US8103104B2 (en) * 2002-01-11 2012-01-24 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Text extraction and its application to compound document image compression
KR100647284B1 (ko) * 2004-05-21 2006-11-23 삼성전자주식회사 영상의 문자 추출 장치 및 방법
JP2007079675A (ja) * 2005-09-12 2007-03-29 Seiko Epson Corp 文字認識方法、文字認識用プログラム及び文字読取装置
JP2007304864A (ja) * 2006-05-11 2007-11-22 Fuji Xerox Co Ltd 文字認識処理システムおよび文字認識処理プログラム
NZ555036A (en) * 2006-05-16 2008-09-26 Travelex Outsourcing Pty Ltd Transaction system supporting dynamic currency conversion
KR101291195B1 (ko) * 2007-11-22 2013-07-31 삼성전자주식회사 문자인식장치 및 방법
US7802720B2 (en) 2008-01-04 2010-09-28 Intuit Inc. Method and system for performing a card-present transaction using image capture on a portable device
US20090327131A1 (en) 2008-04-29 2009-12-31 American Express Travel Related Services Company, Inc. Dynamic account authentication using a mobile device
US8625861B2 (en) * 2008-05-15 2014-01-07 International Business Machines Corporation Fingerprint representation using gradient histograms
EP2297703A1 (en) * 2008-06-03 2011-03-23 ETH Zurich Method and system for generating a pictorial reference database using geographical information
US9269010B2 (en) * 2008-07-14 2016-02-23 Jumio Inc. Mobile phone payment system using integrated camera credit card reader
JP5075861B2 (ja) * 2009-03-16 2012-11-21 株式会社東芝 画像処理装置及び画像処理方法
KR101337204B1 (ko) * 2009-04-08 2013-12-06 퀄컴 인코포레이티드 향상된 핸드헬드 스크린-센싱 포인터
US8175617B2 (en) * 2009-10-28 2012-05-08 Digimarc Corporation Sensor-based mobile search, related methods and systems
US8660355B2 (en) * 2010-03-19 2014-02-25 Digimarc Corporation Methods and systems for determining image processing operations relevant to particular imagery
US8509537B2 (en) * 2010-08-05 2013-08-13 Xerox Corporation Learning weights of fonts for typed samples in handwritten keyword spotting
US9349063B2 (en) 2010-10-22 2016-05-24 Qualcomm Incorporated System and method for capturing token data with a portable computing device
US9571723B2 (en) * 2011-11-18 2017-02-14 National Science Foundation Automatic detection by a wearable camera
US9405984B2 (en) 2012-02-08 2016-08-02 Scientific Games International, Inc. Logistics methods for portable, mobile processing of lottery and contest tickets

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Publication number Publication date
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