TWI766458B - 資訊識別方法及裝置、電子設備、儲存媒體 - Google Patents
資訊識別方法及裝置、電子設備、儲存媒體 Download PDFInfo
- Publication number
- TWI766458B TWI766458B TW109141897A TW109141897A TWI766458B TW I766458 B TWI766458 B TW I766458B TW 109141897 A TW109141897 A TW 109141897A TW 109141897 A TW109141897 A TW 109141897A TW I766458 B TWI766458 B TW I766458B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- image
- information
- recognized
- identified
- identification
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 161
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 49
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 42
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 31
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 21
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 77
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 20
- 230000006870 function Effects 0.000 description 16
- 238000012015 optical character recognition Methods 0.000 description 16
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 12
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 7
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 3
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 2
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 2
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 2
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- KLDZYURQCUYZBL-UHFFFAOYSA-N 2-[3-[(2-hydroxyphenyl)methylideneamino]propyliminomethyl]phenol Chemical compound OC1=CC=CC=C1C=NCCCN=CC1=CC=CC=C1O KLDZYURQCUYZBL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000013475 authorization Methods 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 1
- 201000001098 delayed sleep phase syndrome Diseases 0.000 description 1
- 208000033921 delayed sleep phase type circadian rhythm sleep disease Diseases 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
- G06V20/49—Segmenting video sequences, i.e. computational techniques such as parsing or cutting the sequence, low-level clustering or determining units such as shots or scenes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/22—Image preprocessing by selection of a specific region containing or referencing a pattern; Locating or processing of specific regions to guide the detection or recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
Abstract
本公開涉及一種資訊識別方法及裝置、電子設備和儲存媒體。所述資訊識別方法包括:第一設備獲取待識別對象的圖像序列,所述圖像序列包括至少兩幀圖像;從所述圖像序列中確定至少一幀圖像,作為待識別圖像;根據所述待識別圖像,確定待識別資訊;向第二設備發送所述待識別資訊,以使所述第二設備根據所述待識別資訊得到第一識別結果。所述資訊識別方法還包括:第二設備接收待識別對象的待識別資訊;根據所述待識別資訊,進行第一資訊識別,得到第一識別結果;根據所述第一識別結果,向第一設備發送識別資訊。
Description
本公開涉及計算機視覺領域,尤其涉及一種資訊識別方法及裝置、系統、電子設備、儲存媒體和計算機程式。
隨著終端設備的不斷發展,越來越多的業務可以線上上遠端完成。由於很多業務需要驗證使用者的身份或是錄入使用者的證件資訊,如果由使用者手動輸入證件資訊或上傳證件照片,互動體驗較差,出錯率高,證件資訊也容易被篡改,對安全性要求較高的業務留下了隱憂。
因此,為了提高使用者體驗,確保業務的安全性,需要實現更加高效的資訊錄入。
本公開提出了一種資訊識別方案。
根據本公開的第一方面,提供了一種資訊識別方法,包括:第一設備獲取待識別對象的圖像序列,所述圖像序列包括至少兩幀圖像;所述第一設備從所述圖像序列中確定至少一幀圖像,作為待識別圖像;根據所述待識別圖像,確定待識別資訊;向第二設備發送所述待識別資訊,以使所述第二設備根據所述待識別資訊得到第一識別結果。
在一種可能的實現方式中,所述第一設備從所述圖像序列中確定至少一幀圖像,作為待識別圖像,包括:所述第一設備根據所述圖像序列的識別狀態和/或圖像質量,從圖像序列中確定至少一幀圖像,作為待識別圖像。
在一種可能的實現方式中,所述第一設備根據所述圖像序列的識別狀態,從所述圖像序列中選定至少一幀圖像,作為所述待識別圖像,包括:第一設備對所述圖像序列中至少部分圖像分別進行第二資訊識別,得到一個或多個第二識別結果;第一設備根據所述一個或多個第二識別結果,得到參考識別結果;分別將每個所述第二識別結果與所述參考識別結果進行比較,得到每個所述第二識別結果的可靠度;第一設備根據所述可靠度,將全部第二識別結果的至少一部分對應的各圖像,確定為所述待識別圖像,其中,確定出的所述待識別圖像的可靠度高於所述圖像序列中的非待識別圖像的可靠度。
在一種可能的實現方式中,所述第一設備根據所述圖像序列的圖像質量,從所述圖像序列中選定至少一幀圖像,作為待識別圖像,包括:第一設備分別獲取所述圖像序列中至少部分圖像在至少一個衡量維度下的圖像質量;第一設備將所述圖像序列中所述圖像質量大於對應衡量維度下的閾值的至少一幀圖像,確定作為所述待識別圖像。
在一種可能的實現方式中,所述衡量維度包括清晰度、完整度、強光情況、暗光情況以及遮擋情況中的至少一項。
在一種可能的實現方式中,在確定所述待識別圖像之後,所述方法還包括:保存所述待識別圖像中的至少一幀。
在一種可能的實現方式中,所述第一設備根據所述待識別圖像,確定待識別資訊,包括:所述第一設備對所述待識別圖像進行第一加密處理和/或簽章處理,得到待識別資訊。
在一種可能的實現方式中,所述第一加密處理包括:對所述待識別圖像進行編碼加密,得到第一加密資訊;所述簽章處理包括:將所述第一設備的簽章資訊添加至所述待識別圖像。
在一種可能的實現方式中,所述待識別對象包括證卡對象和/或表單對象;所述第一識別結果包括所述待識別對象中記錄的文本、標識以及圖片中的至少一項。
根據本公開的第二方面,提供了一種資訊識別方法,包括:第二設備接收待識別對象的待識別資訊;所述第二設備對所述待識別資訊進行第一資訊識別,得到第一識別結果;所述第二設備根據所述第一識別結果,向第一設備發送識別資訊。
在一種可能的實現方式中,所述第二設備對所述待識別資訊進行第一資訊識別,得到第一識別結果,包括:所述第二設備獲取所述待識別資訊包括的待識別圖像;對所述待識別圖像進行防偽檢測,得到檢測結果;在所述檢測結果為通過的情況下,所述第二設備對所述待識別圖像進行第一資訊識別,得到第一識別結果。
在一種可能的實現方式中,所述第二設備獲取所述待識別資訊包括的待識別圖像,包括:所述第二設備獲取所述待識別資訊包括的簽章資訊;在獲取的所述簽章資訊與所述第一設備的簽章資訊匹配的情況下,所述第二設備對所述待識別資訊包括的第一加密資訊進行解密,得到所述待識別圖像。
在一種可能的實現方式中,所述第二設備對所述待識別圖像進行防偽檢測,得到檢測結果,包括:所述第二設備對所述待識別圖像進行分類,得到所述待識別圖像的分類結果;在所述分類結果指示所述待識別圖像為通過對所述待識別對象進行拍攝得到的圖像的情況下,所述第二設備將檢測結果記錄為通過;和/或,在所述分類結果指示所述待識別圖像為通過對所述待識別對象的複印件或翻拍件進行拍攝得到的圖像的情況下,所述第二設備將檢測結果記錄為失敗。
在一種可能的實現方式中,所述第二設備對所述待識別圖像進行第一資訊識別,得到第一識別結果,包括:所述第二設備通過光學字元識別OCR模型,對所述待識別圖像進行OCR識別,得到第一識別結果。
在一種可能的實現方式中,所述第二設備對所述待識別資訊進行第一資訊識別,得到第一識別結果,還包括:所述第二設備判斷所述第一識別結果是否與預設規則匹配,得到判斷結果。
在一種可能的實現方式中,所述第二設備根據所述第一識別結果,向第一設備發送識別資訊,包括:所述第二設備對所述第一識別結果進行第二加密處理,或是對所述第一識別結果和所述判斷結果進行所述第二加密處理,得到第二加密資訊;所述第二設備將所述第二加密資訊作為所述識別資訊,並向所述第一設備發送。
在一種可能的實現方式中,所述方法還包括:所述第二設備保存所述待識別圖像中的至少一幀。
根據本公開的第三方面,提供了一種資訊識別裝置,包括:圖像序列獲取模組,用於獲取待識別對象的圖像序列,所述圖像序列包括至少兩幀圖像;確定模組,用於從所述圖像序列中確定至少一幀圖像,作為待識別圖像;待識別資訊生成模組,用於根據所述待識別圖像,確定待識別資訊;待識別資訊發送模組,用於向第二設備發送所述待識別資訊,以使所述第二設備根據所述待識別資訊得到第一識別結果。
根據本公開的第四方面,提供了一種資訊識別裝置,包括:接收模組,用於接收待識別對象的待識別資訊;識別模組,用於對所述待識別資訊進行第一資訊識別,得到第一識別結果;識別資訊發送模組,用於根據所述第一識別結果,向第一設備發送識別資訊。
根據本公開的第五方面,提供了一種電子設備,包括:處理器;用於儲存處理器可執行指令的非暫時性儲存媒體;其中,所述處理器被配置為:執行上述第一方面的資訊識別方法。
根據本公開的第六方面,提供了一種電子設備,包括:處理器;用於儲存處理器可執行指令的非暫時性儲存媒體;其中,所述處理器被配置為:執行上述第二方面的資訊識別方法。
根據本公開的第七方面,提供了一種計算機可讀儲存媒體,其上儲存有計算機程式指令,所述計算機程式指令被處理器執行時實現上述第一方面的資訊識別方法。
根據本公開的第八方面,提供了一種計算機可讀儲存媒體,其上儲存有計算機程式指令,所述計算機程式指令被處理器執行時實現上述第二方面的資訊識別方法。
根據本公開的第九方面,提供了一種計算機程式,該計算機程式被處理器執行時實現以上任一方面的資訊識別方法。
在本公開實施例中,通過獲取待識別對象的圖像序列,並根據圖像序列選定至少一幀圖像作為待識別圖像,從而根據待識別圖像向第二設備發送待識別資訊,以使第二設備根據待識別資訊來得到第一識別結果。通過上述過程,可以在資訊識別的過程中,首先對待識別對象自動選幀,再通過第二設備進行識別。由於自動選幀可以使得用於識別的圖像比起直接獲取的圖像具有更高的圖像精度和識別效果,因此可以使得最終得到的第一識別結果更為準確,同時也可以降低資訊識別過程的失敗率,從而提升資訊識別過程中的使用者體驗。
應當理解的是,以上的一般描述和後文的細節描述僅是範例性和解釋性的,而非限制本公開。根據下面參考附圖對範例性實施例的詳細說明,本公開的其它特徵及方面將變得清楚。
以下將參考附圖詳細說明本公開的各種範例性實施例、特徵和方面。附圖中相同的附圖標記表示功能相同或相似的元件。儘管在附圖中示出了實施例的各種方面,但是除非特別指出,不必按比例繪製附圖。
在這裡專用的詞“範例性”意為“用作例子、實施例或說明性”。這裡作為“範例性”所說明的任何實施例不必解釋為優於或好於其它實施例。
本文中術語“和/或”,僅僅是一種描述關聯對象的關聯關係,表示可以存在三種關係,例如,A和/或B,可以表示:單獨存在A,同時存在A和B,單獨存在B這三種情況。另外,本文中術語“至少一種”表示多種中的任意一種或多種中的至少兩種的任意組合,例如,包括A、B、C中的至少一種,可以表示包括從A、B和C構成的集合中選擇的任意一個或多個元素。
另外,為了更好地說明本公開,在下文的具體實施方式中給出了眾多的具體細節。本領域技術人員應當理解,沒有某些具體細節,本公開同樣可以實施。在一些實例中,對於本領域技術人員熟知的方法、手段、元件和電路未作詳細描述,以便於凸顯本公開的主旨。
圖1示出根據本公開一實施例的資訊識別方法的流程圖,該方法可以應用於第一設備,第一設備可以是能夠採集待識別對象的圖像序列的設備,即具有資訊採集功能的設備。在一種可能的實現方式中,第一設備可以是具備拍攝功能的終端設備或者其他處理設備等硬體設備。其中,終端設備可以為使用者設備(User Equipment,UE)、移動設備、使用者終端、終端、蜂窩電話、無線電話、個人數位處理(Personal Digital Assistant,PDA)、手持設備、計算設備、車載設備、可穿戴設備等。
在一些可能的實現方式中,採集待識別對象的圖像序列的操作也可以由諸如攝像頭等的單獨的前端設備來執行,然後前端設備將採集到的待識別對象的圖像序列發送給第一設備。接著,通過第一設備的處理器調用記憶體中儲存的計算機可讀指令的方式來實現該資訊識別方法。
如圖1所示,在一種可能的實現方式中,所述資訊識別方法可以應用於第一設備,包括以下步驟。
步驟S11,獲取待識別對象的圖像序列,其中,圖像序列包括至少兩幀圖像。
步驟S12,從圖像序列中確定至少一幀圖像,作為待識別圖像。
步驟S13,根據所述待識別圖像,確定待識別資訊。
步驟S14,向第二設備發送待識別資訊,以使第二設備根據待識別資訊得到第一識別結果。
其中,待識別對象是要進行資訊識別的對象,根據實際的資訊識別需求,待識別對象可以具有多種表現形式。例如,待識別對象可以是諸如證卡對象或表單對象等內容具有統一規格的對象。證卡對象可以是身份證、通行證、銀行卡等,表單對象可以是規定制式的表格等。
待識別對象的圖像序列可以是第一設備對待識別對象進行圖像採集所得到的圖像序列或一組圖像。在一種可能的實現方式中,第一設備可以通過對待識別對象進行持續的掃描或是視訊錄製,來獲取待識別對象的圖像序列。在一種可能的實現方式中,第一設備也可以通過對待識別對象按照一定的頻率進行拍照採集,來獲取待識別對象的多幀圖像。所採集的多幀圖像可以按照採集時間的先後順序組成圖像序列。當然,針對待識別對象採集的多幀圖像彼此也可以不具有時間的關聯性,此時,可以構成一組圖像而非一個圖像序列。
在步驟S12中,待識別圖像可以是第一設備從獲取的圖像序列中選定的一幀或多幀圖像。在一種可能的實現方式中,可以從圖像序列中僅僅選定一幀具有較高質量的圖像作為待識別圖像。在一種可能的實現方式中,可以從圖像序列中選定質量較高的多幀圖像作為待識別圖像。所選擇的待處理圖像的數量可以根據實際情況進行靈活確定。後續,以選定一幀圖像為待識別圖像的情況為例進行說明。對於選定多幀圖像為待識別圖像的情況,其實現原理與選定一幀圖像的情況相類似,不再進行詳細說明。然而,應當理解,選定多幀圖像為待識別圖像的情況也被包含在本公開的記載範圍之內。
在步驟S13中,在確定了待識別圖像後,可以基於待識別圖像來確定待識別資訊。待識別資訊可以是包含有待識別對象中需要被識別內容的資訊。在一種可能的實現方式中,待識別資訊可以直接為選定的待識別圖像。在一種可能的實現方式中,待識別資訊也可以是對待識別圖像進行了一定的處理後所得到的資訊。待識別資訊的確定方式可以參見後續各公開實施例。
在步驟S14中,可以向第二設備發送待識別資訊,以使第二設備根據待識別資訊來得到第一識別結果。其中,第二設備可以是具有資訊識別功能的設備。第二設備可以通過硬體或軟件來實現。在一種可能的實現方式中,第二設備可以是諸如終端設備、伺服器或者其他處理設備等的硬體設備。其中,終端設備的實現方式可以參考上述各公開實施例,在此不再贅述。在一種可能的實現方式中,當第二設備為伺服器的情況下,第二設備可以是雲端伺服器,也可以是本地伺服器等。在第二設備通過軟件實現的情況下,第二設備的功能可以通過諸如CPU的處理器讀取儲存媒體中的計算機程式來實現。
第一識別結果可以是第二設備根據待識別資訊進行識別所獲得的結果,具體的第一識別結果的種類和內容可以根據待識別對象的表現方式而不同,在本公開實施例中不做限制。在一種可能的實現方式中,待識別對象可以包括證卡對象和/或表單對象,第一識別結果可以包括待識別對象中記錄的文本、字符、圖標、標識以及圖片等中的至少一項。由於諸如證卡對象或表單對象的待識別對象具有一定格式規範,因此可以基於規範化的內容完成第一識別。其中,證卡對象可以包括但不限於身份證、銀行卡、通行證;表單對象可以包括但不限於保單、發票。得到的第一識別結果往往可以基於實際需求,以及相應的待識別對象所具備的規範化內容,而存在類別的調整。比如,對於待識別對象為身份證的情況,第一識別結果可以包括身份證正面記載的姓名、出生日期、居住地、身份證號、人像等內容中的一項或是多項。當然,第一識別結果還可以是基於上述內容得到的進一步的識別結果,比如,通過對識別到的身份證號進行進一步識別,以確定該身份證所屬人物的出生地等數據。
通過上述公開實施例可以看出,第一識別結果可以是待識別對象中記錄的內容,比如記錄的文本、圖片或是用以表明待識別對象的類別的標識等。在一個範例中,在待識別對象為證卡對象的情況下,第一識別結果可以是證卡對象中包含的文本,比如身份證上的地址,銀行卡上的銀行卡號碼等。後續各公開實施例均以第一識別結果為文本為例進行闡述,第一識別結果為圖片或是標識等其他類型的情況,可以根據後續各公開實施例進行靈活擴展,不再進行詳細說明。
另外,第二設備如何根據待識別資訊來得到第一識別結果,其具體的實現方式可以參見後續各公開實施例。
在本公開實施例中,通過獲取待識別對象的圖像序列,並從圖像序列中選定至少一幀圖像作為待識別圖像,從而根據選定的待識別圖像確定待識別資訊並向第二設備發送待識別資訊,以使第二設備根據待識別資訊來得到第一識別結果。通過上述過程,可以在資訊識別的過程中,首先對待識別對象自動選幀,再通過第二設備進行識別。由於自動選幀可以選取圖像質量最優的圖像,使得用於識別的圖像比起直接獲取的圖像具有更高的圖像精度和識別效果,因此可以使得最終得到的第一識別結果更為準確,同時也可以降低資訊識別過程的失敗率,從而提升資訊識別過程中的使用者體驗。
第一設備通過步驟S11,利用任意一種方式獲取了待識別對象的圖像序列後,可以通過步驟S12從圖像序列中確定至少一幀圖像來作為待識別圖像。具體如何確定待識別圖像,這一過程可以根據實際情況靈活決定。在一種可能的實現方式中,步驟S12可以包括:
根據圖像序列的識別狀態和/或圖像質量,選定至少一幀圖像,作為待識別圖像。
其中,識別狀態可以指示識別出的圖像序列中的圖像內容的狀態,例如,所識別的圖像內容的可靠度等。圖像內容的識別狀態越優,說明該圖像中包含的可以被識別的內容越全面與準確。即,根據識別狀態確定待識別圖像的過程,可以理解為,根據圖像序列中不同幀圖像之間識別狀態的優劣來確定待識別圖像。基於該待識別圖像得到的第一識別結果,可以更加全面,具有更高的精度。
圖像質量可以是圖像序列中各幀圖像的質量,圖像質量的高低可以通過預設的質量指標來判斷。例如,質量指標可以包括清晰度、完整度、強光情況、暗光情況以及遮擋情況等中的一者或多者,本文並不對此進行限制。圖像質量越高,說明該幀圖像越容易被識別,識別的結果也更加準確。即,根據圖像質量確定待識別圖像的過程,可以理解為,根據圖像序列不同幀圖像之間圖像質量的高低來確定待識別圖像。基於該待識別圖像得到的第一識別結果,同樣可以更為精確,且具有較優的識別效果。
根據識別狀態或是圖像質量來確定待識別圖像的具體實現方式同樣可以根據實際情況靈活選擇,可以參考後續各公開實施例。
通過上述公開實施例可以看出,從圖像序列中確定待識別圖像,可以包含有基於圖像序列的識別狀態進行確定以及基於圖像序列的圖像質量進行確定兩種方式。在一種可能的實現方式中,在確定待識別圖像過程中,可以僅根據識別狀態或圖像質量來確定,即第一設備自動通過其中的一種方式來確定待識別圖像。在一種可能的實現方式中,也可以同時根據識別狀態和圖像質量來確定,即第一設備可以結合兩種方式來確定待識別圖像。具體地,在一個範例中,第一設備可以分別通過基於識別狀態和圖像質量確定相應的待識別圖像,然後將通過這兩種方式確定的這些圖像均作為最終的待識別圖像進入到步驟S13。在一個範例中,第一設備也可以分別通過基於識別狀態和圖像質量確定相應的待識別圖像後,再從中以一定的方式或是隨機選擇某一幀或某幾幀作為最終的待識別圖像進入到步驟S13。在一個範例中,第一設備也可以向使用者提供根據識別狀態確定待識別圖像和根據圖像質量確定待識別圖像這兩種選項,即讓使用者選擇以哪種方式來確定待識別圖像。
通過基於圖像序列的識別狀態和/或圖像質量來確定待識別圖像,一方面可以確保待識別圖像的質量,使得基於此待識別圖像最終得到的第一識別結果更加準確,具有更高精度,另一方面也可以在不同的情況下靈活選擇不同的待識別圖像確定方式,增加了資訊識別方法的靈活性。
在一種可能的實現方式中,根據圖像序列的識別狀態,選定至少一幀圖像,作為待識別圖像可以包括:對圖像序列中至少部分圖像分別進行第二資訊識別,得到一個或多個第二識別結果。根據一個或多個第二識別結果,得到參考識別結果。分別將每個第二識別結果與參考識別結果進行比較,得到每個第二識別結果的可靠度。根據可靠度,將全部第二識別結果的至少一部分對應的各圖像,確定為待識別圖像,其中,確定出的待識別圖像的可靠度高於圖像序列中的非待識別圖像的可靠度。非待識別圖像即為不用於資訊識別的圖像。
其中,第二資訊識別可以是由第一設備對待識別對象的圖像序列進行資訊識別操作以確定待識別資訊。上述公開實施例中提出過,第二設備可以根據待識別資訊得到第一識別結果,說明第二設備可以根據待識別資訊進行相應的資訊識別操作。為了將不同實施主體的資訊識別操作進行區分,在本公開實施例中,將第二設備根據待識別資訊執行的操作記為第一資訊識別,得到的結果記為第一識別結果,將第一設備對圖像序列中至少部分圖像執行的操作記為第二資訊識別,得到的結果記為第二識別結果,第一資訊識別與第二資訊識別的具體識別方式可以相同,也可以不同。在一種可能的實現方式中,由於第二資訊識別主要為了確定待識別圖像而非確定最終的識別結果,因此,第二資訊識別可以與第一資訊識別不同,第二資訊識別可以選擇識別精度較低的識別方式,第一資訊識別可以選擇識別精度較高的識別方式。在一個範例中,由於資訊識別可以是對文本資訊進行識別,因此第二資訊識別和第一資訊識別均可以通過光學字元識別(OCR,Optical Character Recognition)來實現。由於第二資訊識別的識別精度可以無需達到第一資訊識別的識別精度要求,因此,在本公開範例中,第二資訊識別中使用的OCR模型規模可以小於第一資訊識別中使用的OCR模型規模,從而既可以確保第二資訊識別的實現,又可以保證第二資訊識別的實現速度,繼而提升整個資訊識別過程的速度。
通過上述過程可以看出,第一設備在進行第二資訊識別的過程中,可以對圖像序列中的每幀圖像均進行第二資訊識別,也可以對圖像序列中的部分圖像進行第二資訊識別,具體選擇哪些幀圖像來進行第二資訊識別,可以根據實際情況靈活決定,在本公開實施例中不做限制。後續各公開實施例均以對圖像序列中的每幀圖像進行第二資訊識別為例進行說明,其他情況可以靈活進行擴展。在一種可能的實現方式中,在對圖像序列中每幀圖像進行第二資訊識別的情況下,可以分別得到每幀圖像的第二識別結果。由於圖像序列包括至少兩幀圖像,因此相應地可以得到至少兩個第二識別結果,因此可以基於至少兩個第二識別結果來得到參考識別結果。其中,參考識別結果可以是基於至少兩個第二識別結果所整合的較為完整的識別結果。舉例來說,在對多幀圖像進行第二資訊識別得到的多個第二識別結果中,可能有些第二識別結果缺少待識別內容的前半部分,有些第二識別結果缺少待識別內容的後半部分,有些第二識別結果缺少待識別內容的某個或某些字段。因此,當將這些第二識別結果進行統計後,可以恢復出一個較為完整和準確的識別結果,這一較為完整和準確的識別結果則可以作為參考識別結果。具體的恢復方式在本公開實施例中不做限制,可以根據實際情況靈活選擇。在一個範例中,可以通過遍歷每個第二識別結果,統計其中重複出現的識別內容,並根據重複出現的識別內容的位置進行整合,從而確定出參考識別結果。
在確定了參考識別結果後,可以將每個第二識別結果與參考識別結果進行比較,得到每個第二識別結果的可靠度。其中,可靠度代表了每個第二識別結果與參考識別結果的重合程度。在識別的是文本資訊的情況下,可靠度可以代表每個第二識別結果與參考識別結果的文本重合準確率,可靠度越高,表明第二識別結果與參考識別結果越接近。
在得到了每個第二識別結果的可靠度後,可以根據可靠度的大小確定待識別圖像。由於可靠度越高表明第二識別結果與參考識別結果越接近,因此,可靠度越高的第二識別結果所對應的圖像,其包含的識別資訊越全面,基於此圖像進行資訊識別的精度也越高。上述公開實施例中已經提出,待識別圖像可以為一幀也可以為多幀,因此可以將可靠度最高的一幀或多幀圖像來作為待識別圖像。或者,可以設置一個可靠度閾值,將可靠度高於該閾值的第二識別結果對應的圖像,確定為待識別圖像。或者,可以將可靠度排名前20%的第二識別結果對應的圖像,確定為待識別圖像。這些確定待識別圖像的範例並不具有限制性,還可以採用其它方式或其它數值。
通過上述過程,無論圖像序列是在何種質量的攝像頭、光線環境下所獲得,均可以從中選擇出相對較優的圖像作為待識別圖像,從而既可以確保資訊識別過程的順利實現,又可以盡可能的提升資訊識別結果的準確性,並大大提升了資訊識別方法的包容性。
在一種可能的實現方式中,根據圖像序列的圖像質量,選定至少一幀圖像,作為待識別圖像,可以包括:分別獲取圖像序列中至少部分圖像在至少一個衡量維度下的圖像質量。將圖像序列中圖像質量大於對應衡量維度下的閾值的至少一幀圖像,確定作為待識別圖像。
其中,獲取圖像序列中圖像的圖像質量的實現過程中,可以分別獲取圖像序列中每幀圖像的圖像質量,也可以僅獲取圖像序列中部分幀圖像的圖像質量,具體選擇哪些幀以及如何選擇,可以根據實際情況靈活決定,在本公開實施例中不做限制。後續各公開實施例均以獲取圖像序列中每幀圖像的圖像質量為例進行說明,其他情況的實現方式可以參考下述各公開實施例進行靈活擴展。
上述公開實施例中已經提出,圖像質量可以是圖像序列中圖像的質量,對於任意一幀圖像來說,評判該圖像的質量如何,可以具有不同的評判標準,比如可以從清晰度或是完整度等不同的角度來分別評判。因此,隨著評判標準的不同,可以在不同衡量維度下分析圖像質量。具體的,通過某一衡量維度或是某幾種衡量維度,以及每個衡量維度具體對應何種評判標準來分析圖像質量,均可以根據實際情況進行靈活設定。後續在根據圖像質量與閾值的比較確定待識別圖像時,可以不用考慮全部的衡量維度,而是在選定衡量維度下比較圖像質量。在一種可能的實現方式中,衡量維度可以包括:清晰度、完整度、強光情況、暗光情況以及遮擋情況中的一個或兩個以上。其中,清晰度可以指示圖像是否存在對焦模糊、運動模糊等導致文字或圖像識別不清的情況;完整度可以指示圖像中待識別對象(如證件)的邊角是否全部處於圖像範圍之內等;強光情況可以指示圖像是否存在過曝或強烈反光等情況;暗光情況可以指示圖像中待識別對象(如證件)是否存在整體或局部亮度過暗,導致文字或圖像無法識別等情況;遮擋情況可以指示圖像中待識別對象(如證件)是否有被其他的物體遮擋等情況。在實際應用中,可以只考慮其中某一衡量維度,也可以同時考慮其中多個衡量維度。在一個範例中,可以同時考慮清晰度、完整度、強光情況、暗光情況和遮擋情況這五個衡量維度。在這種情況下,可以分別獲取圖像序列中每幀圖像在這五個衡量維度下的圖像質量,然後對每幀圖像,分別考慮其清晰度質量是否大於對應的清晰度閾值,完整度質量是否大於對應的完整度閾值,強光質量是否大於對應的強光閾值,暗光質量是否大於對應的暗光閾值以及遮擋質量是否大於對應的遮擋閾值。當存在某一幀或某幾幀圖像在這五個類別下均滿足大於對應閾值的要求時,可以將滿足要求的圖像作為選定圖像。在一個範例中,在衡量維度包含上述五個維度的情況下,也可以獲取圖像在其中部分維度的圖像質量,舉例來說,可以僅獲取圖像在清晰度、完整度以及遮擋情況這三個衡量維度下的質量。在這種情況下,後續確定待識別圖像,可以只考慮每幀圖像的清晰度質量、完整度質量以及遮擋情況質量是否分別大於對應的閾值,而省略強光質量與暗光質量的比較情況。
進一步地,在一種可能的實現方式中,當滿足要求的圖像數量大於需要的待識別圖像數量的情況下,可以進一步比較這些滿足要求的圖像的圖像質量,選定綜合圖像質量較高的N個圖像作為待識別圖像,其中N為需要的待識別圖像數量。具體地,綜合質量的計算方式可以根據實際情況進行設定,根據實際情況選擇具體計算方式即可。比如可以為每個衡量維度下的圖像質量設置一個權重,從而計算出每幀圖像的加權平均圖像質量,將加權平均圖像質量作為綜合圖像質量等。在一種可能的實現方式中,也可能沒有滿足要求的圖像,為了確保資訊識別過程的順利進行,也可以通過比較這些圖像的圖像質量,選定綜合圖像質量較高的N個圖像作為待識別圖像。
在一種可能的實現方式中,也可以將獲取待識別對象的圖像序列的過程與根據圖像質量確定選定圖像的過程同時進行,即可以一邊採集待識別對象的圖像序列,一邊對已經採集到的圖像進行圖像質量的評判。當已經採集到的圖像中包括有滿足各個衡量維度下的圖像質量要求的圖像的情況下,可以將這樣的圖像作為待識別圖像,並停止繼續採集待識別對象的圖像序列。這種情況下,可能獲取到的圖像序列中的最後一幀圖像即為待識別圖像。
另外,每個衡量維度下的圖像質量對應的閾值,在本公開實施例中也不做限制,可以根據實際情況進行設定,不同衡量維度下圖像質量的閾值可以相同,也可以不同。
通過分別獲取圖像序列中至少部分圖像在至少一個衡量維度下的圖像質量,從而將在每個衡量維度下的圖像質量均大於對應閾值的至少一幀圖像作為待識別圖像。通過上述過程,可以從圖像序列中選出高質量的待識別圖像,從而使得基於此待識別圖像進行資訊識別得到的第一識別結果具有更高的準確度,大大提升資訊識別的準確性。
在一種可能的實現方式中,在通過步驟S12確定了待識別圖像以後,還可以對待識別圖像進行存檔。因此,在一種可能的實現方式中,在確定待識別圖像之後,本公開實施例提出的方法還可以包括:保存待識別圖像中的至少一幀。
其中,待識別圖像的保存位置不受限定,既可以保存在第一設備中,也可以保存在第二設備中,也可以同時保存在第一設備和第二設備之中。這樣,在後續還有需要使用待識別對象的圖像或是需要對待識別對象再次進行識別的情況下,可以直接讀取保存的待識別圖像,大大提升了效率和使用者的體驗程度。待識別圖像的保存幀數也不受限制,可以根據第一設備以及第二設備的儲存空間大小靈活決定。在一種可能的實現方式中,在待識別圖像為多幀的情況下,可以保存全部的待識別圖像,也可以從中選擇一幀或幾幀進行保存;在一種可能的實現方式中,在待識別圖像為一幀的情況下,可以直接保存該待識別圖像。
進一步地,由於根據識別狀態確定待識別圖像和根據圖像質量確定待識別圖像可以同時實現,也可以單獨實現,相應的,保存待識別圖像中的至少一幀可以僅在根據識別狀態確定待識別圖像後實現,即僅保存根據識別狀態確定的待識別圖像,也可以僅在根據圖像質量確定待識別圖像後實現,即僅保存根據圖像質量確定的待識別圖像,也可以同時在根據識別狀態和圖像質量確定待識別圖像後實現,即可以保存根據上述兩種確定方式綜合確定的待識別圖像。在一種可能的實現方式中,由於基於圖像質量確定的待識別圖像,相對於基於識別狀態確定的待識別圖像來說,具有較優的圖像質量,因此,可以僅保存通過圖像質量所確定的待識別圖像。
通過上述各公開實施例還可以看出,在確定了待識別圖像後,還可以通過步驟S13,來根據待識別圖像確定待識別資訊,在一種可能的實現方式中,步驟S13可以包括:
對待識別圖像進行第一加密處理和/或簽章處理,得到待識別資訊。
其中,第一加密處理與簽章處理的實現方式均不受限定,可以根據實際情況靈活選擇。在一種可能的實現方式中,第一加密處理可以包括:對待識別圖像進行編碼加密,得到第一加密資訊;簽章處理可以包括:將第一設備的簽章資訊添加至選定圖像。其中,對待識別圖像以何種編碼方式進行加密,在本公開實施例中不做限制,任何加密的方法均可以作為第一加密處理的實現方式。第一設備的簽章資訊可以是包含有第一設備身份標識的資訊,其具體的資訊內容和形式在本公開實施例中也不做限制。在一個範例中,第一設備的簽章資訊可以是第一設備中軟體開發套件(SDK,Software Development Kit)中的簽章資訊。同樣地,將第一設備的簽章資訊添加到待識別圖像的具體添加位置和方式,在本公開實施例中也不做限定,根據實際情況靈活選擇即可。
可以對待識別圖像進行第一加密處理與簽章處理的一種或兩種。當對待識別圖像進行第一加密處理與簽章處理這二者時,這兩種處理可以同時進行,也可以按照一定的順序先後進行,根據實際情況靈活選擇即可。在一種可能的實現方式中,可以依次對待識別圖像進行第一加密處理和簽章處理。即,先將待識別圖像按照一定的加密形式進行重新編碼,然後將編碼加密得到的資訊與第一設備的簽章資訊進行打包,從而得到待識別資訊。在一種可能的實現方式中,也可以依次對待識別圖像進行簽章處理和第一加密處理。即,先將待識別圖像與第一設備的簽章資訊進行打包,然後將打包得到的資訊按照一定的加密形式進行重新編碼,從而得到待識別資訊。
通過第一加密處理,在待識別對象為身份證件或銀行卡等具有較高安全需求的對象的情況下,可以有效減小證卡資訊外泄的可能性,從而可以提升資訊識別過程的安全性;而通過簽章處理,則可以在待識別資訊中包含有第一設備的設備資訊,從而便於第二設備在進行資訊識別時對待識別資訊進行權限驗證,減小待識別資訊被篡改的可能性,進一步提升了資訊識別過程的安全性,也提升了資訊識別結果的準確性。
在得到了待識別資訊後,可以通過步驟S14,向第二設備發送待識別資訊,具體的發送方式根據第一設備和第二設備之間的連接關係靈活確定。在一種可能的實現方式中,當第一設備為終端設備,而第二設備為伺服器的情況下,第一設備可以通過第一設備與第二設備之間連接的網路,向第二設備上傳待識別資訊。
在一種可能的實現方式中,在向第二設備發送了待識別資訊後,還可以接收第二設備所反饋的識別資訊。由於第二設備可以根據待識別資訊得到第一識別結果,因此,識別資訊可以是與第一識別結果相關的資訊。識別資訊的具體實現方式可以參見下述各公開實施例。第一設備接收識別資訊的方式不受限定,同樣可以根據第一設備與第二設備之間的通信方式靈活決定,在此不再贅述。
第一設備在接收了識別資訊後,可以將識別資訊顯示給使用者,也可以在顯示的同時保存該識別資訊,具體如何應用該識別資訊,可以根據第一設備的實際需求靈活決定,在本公開實施例中不做限定。
圖2示出根據本公開一實施例的資訊識別方法的流程圖,該方法可以應用於第二設備,第二設備的實現方式可以參考上述各公開實施例,在此不再贅述。
如圖2所示,在一種可能的實現方式中,所述資訊識別方法可以應用於第二設備,包括:步驟S21,接收待識別對象的待識別資訊。步驟S22,對待識別資訊進行第一資訊識別,得到第一識別結果。步驟S23,根據第一識別結果,向第一設備發送識別資訊。
其中,待識別資訊與上述公開實施例中提到的待識別資訊一致,在此不再贅述。第二設備接收待識別資訊的方式可以根據第一設備發送待識別資訊的方式靈活決定,在本公開實施例中不做限制。第二設備在接收了待識別資訊後,可以通過步驟S22來進行第一資訊識別,具體的識別過程可以參見下述各公開實施例。在第二設備進行第一資訊識別得到第一識別結果後,可以通過步驟S23,根據第一識別結果來向第一設備發送識別資訊,其中,識別資訊可以根據第一識別結果得到。在一種可能的實現方式中,可以直接將第一識別結果作為識別資訊。在一種可能的實現方式中,也可以根據第一識別結果,額外進行一些其他的處理或內容,來得到識別資訊,具體的識別資訊的內容和生成方式可以參見後續各公開實施例。
通過接收待識別對象的待識別資訊,對待識別資訊進行第一資訊識別來得到第一識別結果,從而基於第一識別結果向第一設備發送識別資訊。通過第一設備與第二設備之間的交互配合,有效地實現了對待識別對象的資訊識別。由於第一設備實現選幀功能,第二設備實現識別功能,兩個設備均實現單一功能,對計算要求較低,因此,在應用中通過兩個設備的配合,可以具有更快的處理速度和更強的計算效果,從而大大提升了整個資訊識別過程的效率和精度。
第二設備進行第一資訊識別的具體方式可以根據實際情況靈活決定,在一種可能的實現方式中,步驟S22可以包括:步驟S221,獲取待識別資訊包括的待識別圖像。步驟S222,對待識別圖像進行防偽檢測,得到檢測結果。步驟S223,在檢測結果為通過的情況下,對待識別圖像進行第一資訊識別,得到第一識別結果。
上述公開實施例中已經提出,可以直接將待識別圖像作為待識別資訊,也可以對待識別圖像進行一定的處理來得到待識別資訊。因此,隨著待識別資訊的生成方式的不同,步驟S221的實現方式也可以隨之發生變化,詳見下述各公開實施例。在得到了待識別圖像後,可以通過步驟S222對待識別圖像進行防偽檢測。在待識別對象為證卡對象等具有較高安全需求的對象的情況下,可能會有某些使用者將待識別對象的複印件或是翻拍件等作為待識別對象來進行資訊識別。為了提升資訊識別的安全,需要對待識別圖像進行防偽檢測,以減少這類情況的發生,具體的防偽檢測方式可以根據實際情況進行選擇,參考後續各公開實施例。在防偽檢測通過後,才可以對待識別圖像進行第一資訊識別,如果防偽檢測失敗,則可以向第一設備反饋檢測失敗或是報警提示等資訊,以進一步提升資訊識別過程的安全性。
通過獲取待識別資訊包括的待識別圖像,然後對待識別圖像進行防偽檢測,得到檢測結果,在檢測結果為通過的情況下對待識別圖像進行第一資訊識別,得到第一識別結果。通過上述過程,可以有效提升整個資訊識別過程的安全性。
步驟S221的實現方式可以根據實際情況靈活選擇。在一種可能的實現方式中,在待識別資訊為待識別圖像的情況下,可以直接從待識別資訊中讀取待識別圖像。在一種可能的實現方式中,當待識別資訊為對待識別圖像進行第一加密處理所得到的資訊的情況下,可以通過對待識別資訊進行解密來得到待識別圖像。在一種可能的實現方式中,在待識別資訊為通過對待識別圖像進行第一加密處理和簽章處理所得到的資訊的情況下,步驟S221可以包括:步驟S2211,獲取待識別資訊包括的簽章資訊。步驟S2212,在獲取的簽章資訊與第一設備的簽章資訊匹配的情況下,對待識別資訊包括的第一加密資訊進行解密,得到待識別圖像。
在一種可能的實現方式中,第二設備可以首先根據待識別資訊中包括的簽章資訊,對待識別資訊進行權限驗證。當該簽章資訊與第一設備的簽章資訊匹配的情況下,可以說明待識別資訊在發送到第二設備的過程中,沒有被其他的設備或使用者進行篡改,即待識別資訊中的待識別圖像是可以被用於資訊識別的圖像。繼而,第二設備可以對第一加密資訊進行解密,從而還原出第一設備確定的待識別圖像。解密的方式可以根據加密的方式靈活確定,在本公開實施例中不做限定。
進一步地,若待識別資訊中包括的簽章資訊與第一設備的簽章資訊不匹配,則說明待識別資訊可能被篡改過,此時第二設備可以停止對待識別圖像的獲取,而是向第一設備反饋匹配失敗或是報警提示等資訊,以進一步提升資訊識別過程的安全性。
通過上述過程,可以實現對待識別資訊的權限驗證,在待識別資訊被篡改的情況下一方面可以發出報警提示,另一方面又可以減少無意義的解密與識別過程,同時提升資訊識別的安全性和效率。
同樣地,步驟S222的實現方式也不受限定,即對待識別圖像進行防偽檢測的方式不受限定,可以根據實際情況靈活選擇。在一種可能的實現方式中,可以基於待識別對象的複印件或是翻拍件等具有的獨特特徵,來確定待識別圖像是否為複印件或翻拍件對應的幀圖像,比如翻拍件可能存在反光等情況,複印件可能在色彩上與原件具有顯著差異等。在一種可能的實現方式中,步驟S222可以包括:步驟S2221,對待識別圖像進行分類,得到待識別圖像的分類結果。步驟S2222,在分類結果指示待識別圖像為通過對待識別對象進行拍攝得到的圖像的情況下,將檢測結果記錄為通過。和/或,步驟S2223,在分類結果指示待識別圖像為通過對待識別對象的複印件或翻拍件進行拍攝得到的圖像的情況下,將檢測結果記錄為失敗。
在一種可能的實現方式中,可以通過對待識別圖像進行分類,來確定待識別圖像的類型,從而實現對待識別圖像的防偽檢測。如何對待識別圖像進行分類,其實現方式不受限定。在一種可能的實現方式中,可以通過分類神經網路模型來對待識別圖像進行分類,其中,分類神經網路模型的具體實現方式不受限制。在一種可能的實現方式中,可以建立一個初始的神經網路模型,然後將大量的經過拍攝所得到的待識別對象的圖像、待識別對象的複印件圖像和待識別對象的翻拍件圖像作為訓練樣本,對該初始的神經網路模型進行訓練,從而得到一個訓練好的分類神經網路模型。將待識別圖像輸入到該分類神經網路模型後,可以輸出一個機率值,用以表明該待識別圖像為待識別對象的原件圖像的機率。當這一機率值大於設定的機率閾值的情況下,可以表明該待識別圖像為待識別對象的原件圖像,否則表明該待識別圖像為待識別對象的複印件圖像或翻拍件圖像,具體的機率閾值可以根據實際情況進行靈活設定,在本公開實施例中不做限制。
對待識別圖像進行分類得到分類結果,在分類結果指示待識別圖像是對待識別對象進行拍攝所得到的圖像的情況下,將檢測結果記錄為通過,否則記錄為失敗。通過這一過程,可以利用分類方式來實現對待識別圖像的防偽檢測,既具有較高的檢測效率,又具有較高的檢測精度,從而大大提升了整個資訊識別過程的準確性和速度。
在檢測結果為通過的情況下,可以進一步對待識別圖像進行第一資訊識別。上述公開實施例中已經提到,第一資訊識別的方式可以與第二資訊識別的方式相同,也可以不同,根據實際情況靈活選擇即可。在一種可能的實現方式中,步驟S223可以包括:通過光學字元識別OCR模型,對待識別圖像進行OCR識別,得到第一識別結果。在一種可能的實現方式中,由於第一資訊識別的目的在於識別出待識別圖像中包含的相應資訊,具有較高的識別精度的需求,因此,在本公開實施例中,可以通過較大規模的OCR模型來實現第一資訊識別,來提升資訊識別的精度和準確性。
由於各種因素的存在,所得到的第一識別結果可能與待識別對象本身包含的內容一致,也可能存在一定的偏差。在存在偏差的情況下,還可以對第一識別結果進行進一步地校驗。因此,在一種可能的實現方式中,步驟S22還可以包括:步驟S224,判斷第一識別結果是否與預設規則匹配,得到判斷結果。
其中,預設規則可以是根據待識別對象中的資訊的特點所確定的某些驗證規則。在一個範例中,當待識別對象為身份證,第一識別結果為身份證號碼的情況下,由於身份證號碼的後四位遵循一定的編碼規則,因此可以將這一編碼規則作為預設規則,來判斷第一識別結果的身份證號碼是否為真實存在的號碼;同樣地,當待識別對象為銀行卡,第一識別結果為銀行卡號碼的情況下,也可以將銀行卡號碼的編碼規則作為預設規則。當待識別對象為其他類型的情況下,預設規則可以參考上述各公開實施例進行類比擴展,在此不再一一列舉。
當第一識別結果符合預設規則的情況下,可以將判斷結果記錄為匹配通過,當第一識別結果不符合預設規則的情況下,則可以將判斷結果記錄為匹配失敗。通過上述過程,可以進一步對第一識別結果進行驗證,從而在第一識別結果與預設規則不匹配的情況下,發出一定的提示或預警,以便於使用者確認該識別結果是否準確,是否需要重新識別等。
在得到了第一識別結果後,可以基於該第一識別結果,通過步驟S23向第一設備發送識別資訊,步驟S23的實現方式可以根據實際情況靈活決定,在一種可能的實現方式中,步驟S23可以包括:步驟S231,對第一識別結果進行第二加密處理,或是對第一識別結果和判斷結果進行第二加密處理,得到第二加密資訊;步驟S232,將第二加密資訊作為識別資訊,並向第一設備發送。
在一種可能的實現方式中,可以直接對第一識別結果進行第二加密處理,來得到第二加密資訊,從而將第二加密資訊作為識別資訊發送至第一設備。其中,第二加密處理與第一加密處理中的“第一”和“第二”僅用於區別執行加密處理的主體和對象不同,即第一加密處理是第一設備對待識別圖像進行的加密,而第二加密處理是第二設備對第一識別結果的加密,而不限制加密方式是否相同,即第一加密處理和第二加密處理的加密規則可以相同也可以不同,根據實際情況靈活選擇即可。
在一種可能的實現方式中,由於將第一識別結果與預設規則進行了匹配來得到判斷結果,因此,可以將判斷結果與第一識別結果進行打包,並將打包得到的資訊一併進行第二加密處理來得到第二加密資訊,將該第二加密資訊作為識別資訊發送至第一設備,從而可以便於使用者或第一設備根據判斷結果來做出是否需要再次進行資訊識別的決定等。
在一種可能的實現方式中,本公開實施例提出的應用於第二設備的資訊識別方法還可以包括:保存待識別圖像中的至少一幀。
上述公開實施例中已經提出過,在第一設備進行資訊識別的過程中,就可以保存待識別圖像中的至少一幀,同理,由於第二設備可以從接收的待識別資訊中恢復出待識別圖像,因此,第二設備也可以對待識別圖像中的至少一幀進行保存。
與上述公開實施例中相同,第二設備在保存待識別圖像時,具體保存的是一幀待識別圖像還是多幀待識別圖像,可以根據實際情況靈活決定,在此不再贅述。由於待識別圖像可能是第一設備基於識別狀態所選定的圖像,也可能是第一設備基於多個衡量維度下圖像質量所選定的圖像,隨著選定方式的不同,待識別圖像的質量也可以產生相應的變化,因此,在一種可能的實現方式中,第二設備可以根據待識別圖像的選定方式的不同,而選擇不同的保存方式,具體如何選擇,可以根據實際情況進行靈活設定,不局限於下述公開實施例。
在一種可能的實現方式中,由於基於識別狀態所確定的待識別圖像可能在完整度或清晰度上有所欠缺,因此第二設備可以選擇僅保存通過基於多個衡量維度下圖像質量所確定的待識別圖像,來提升第二設備中保存的待識別圖像的質量。在一種可能的實現方式中,當第二設備獲得的待識別圖像的數量為多個的情況下,也可以對這多個待識別圖像再進行一次圖像質量篩選,從而將圖像質量最高的圖像保存在第二設備中,第二設備中進行圖像質量篩選的方式可以與第一設備中的篩選方式相同,也可以不同,根據實際情況進行靈活選擇即可。
通過在第二設備中保存待識別圖像中的至少一幀,可以實現待識別圖像的遠端保存,在需要再次對待識別對象進行識別或需要使用待識別對象的圖像的其他情況下,可以直接從第二設備中調取待識別圖像,減少使用者的操作,提升使用者體驗。
圖3示出根據本公開實施例的資訊識別裝置30的方塊圖。如圖3所示,所述裝置30可以包括:圖像序列獲取模組31,用於獲取待識別對象的圖像序列,圖像序列包括至少兩幀圖像。確定模組32,用於從圖像序列中確定至少一幀圖像,作為待識別圖像。待識別資訊生成模組33,用於根據待識別圖像,確定待識別資訊。待識別資訊發送模組34,用於向第二設備發送待識別資訊,以使第二設備根據待識別資訊得到第一識別結果。
在一種可能的實現方式中,確定模組用於:根據圖像序列的識別狀態和/或圖像質量,從圖像序列中確定至少一幀圖像,作為待識別圖像。
在一種可能的實現方式中,確定模組進一步用於:對圖像序列中至少部分圖像分別進行第二資訊識別,得到一個或多個第二識別結果;根據一個或多個第二識別結果,得到參考識別結果;分別將每個第二識別結果與參考識別結果進行比較,得到每個第二識別結果的可靠度;根據可靠度,將全部第二識別結果的至少一部分對應的各圖像,確定為待識別圖像,其中,確定出的待識別圖像的可靠度高於圖像序列中非待識別圖像的可靠度。
在一種可能的實現方式中,確定模組進一步用於:分別獲取圖像序列中至少部分圖像在至少一個衡量維度下的圖像質量;將圖像序列中圖像質量大於對應衡量維度下的閾值的至少一幀圖像,確定為待識別圖像。
在一種可能的實現方式中,衡量維度包括清晰度、完整度、強光情況、暗光情況以及遮擋情況中的至少一項。
在一種可能的實現方式中,所述裝置30還包括第一保存模組,第一保存模組用於:保存待識別圖像中的至少一幀。
在一種可能的實現方式中,待識別資訊生成模組用於:對待識別圖像進行第一加密處理和/或簽章處理,得到待識別資訊。
在一種可能的實現方式中,第一加密處理包括:對待識別圖像進行編碼加密,得到第一加密資訊;簽章處理包括:將第一設備的簽章資訊添加至待識別圖像。
在一種可能的實現方式中,待識別對象包括證卡對象和/或表單對象;第一識別結果包括待識別對象中記錄的文本、字符、標識、圖標、以及圖片中的至少一項。
圖4示出根據本公開實施例的資訊識別裝置的方塊圖。如圖所示,所述裝置40可以包括:接收模組41,用於接收待識別對象的待識別資訊。識別模組42,用於對待識別資訊進行第一資訊識別,得到第一識別結果。識別資訊發送模組43,用於根據第一識別結果,向第一設備發送識別資訊。
在一種可能的實現方式中,識別模組用於:獲取待識別資訊包括的待識別圖像;對待識別圖像進行防偽檢測,得到檢測結果;在檢測結果為通過的情況下,對待識別圖像進行第一資訊識別,得到第一識別結果。
在一種可能的實現方式中,識別模組進一步用於:獲取待識別資訊包括的簽章資訊;在獲取的簽章資訊與第一設備的簽章資訊匹配的情況下,對待識別資訊包括的第一加密資訊進行解密,得到待識別圖像。
在一種可能的實現方式中,識別模組進一步用於:對待識別圖像進行分類,得到待識別圖像的分類結果;在分類結果指示待識別圖像為通過對待識別對象進行拍攝得到的圖像的情況下,將檢測結果記錄為通過;和/或,在分類結果指示待識別圖像為通過對待識別對象的複印件或翻拍件進行拍攝得到的圖像的情況下,將檢測結果記錄為失敗。
在一種可能的實現方式中,識別模組進一步用於:通過光學字元識別OCR模型,對待識別圖像進行OCR識別,得到第一識別結果。
在一種可能的實現方式中,識別模組還用於:判斷第一識別結果是否與預設規則匹配,得到判斷結果。
在一種可能的實現方式中,識別資訊發送模組用於:對第一識別結果進行第二加密處理,或是對第一識別結果和判斷結果進行所述第二加密處理,得到第二加密資訊;將第二加密資訊作為所述識別資訊,並向第一設備發送。
在一種可能的實現方式中,裝置40還包括第二保存模組,第二保存模組用於:保存待識別圖像中的至少一幀。
在一種可能的實現方式中,本公開實施例還公開了一應用範例,該應用範例提出了一種資訊識別系統,基於此資訊識別系統,可以線上上貸款、租房或是會員註冊等業務流程中,實現對身份證資訊的識別與採集。
圖5示出根據本公開一應用範例的示意圖,如圖5所示,資訊識別系統主要由前端的第一設備和後端的第二設備共同構成,其中,前端的第一設備(以下簡稱前端)可以是手機設備、平板設備、具有攝像頭的筆記型電腦或電腦設備等,而後端的第二設備(以下簡稱後端)則可以是雲端伺服器。從圖中可以看出,該資訊識別系統實現身份證資訊的識別與採集的完整過程可以概況為:第一設備可以通過獲取待識別對象的圖像序列,從圖像序列中選定至少一幀作為待識別圖像,然後根據待識別圖像確定待識別資訊從而將待識別資訊發送至第二設備,第二設備在接收到待識別資訊後,可以對待識別資訊進行第一資訊識別來得到第一識別結果,並根據第一識別結果向第一設備發送識別資訊。
具體地,該資訊識別系統對身份證資訊進行識別採集的過程可以為:
前端可以打開攝像頭對待識別的證件進行持續掃描選幀,直到選出滿足條件的一幀作為待識別圖像後,將選出的該待識別圖像傳輸到後端進行後端處理。傳輸過程中可以將待識別圖像進行編碼加密,同時附帶了前端SDK中的簽章資訊,用於權限驗證,以確保數據傳輸過程中待識別圖像不被篡改。
後端可以在接收到前端發送的待識別圖像後,進行解密和權限校驗,經由解密與權限校驗確認該數據未被篡改後,進入識別流程。具體的識別流程可以為,首先對證件圖像通過神經網路模型進行防偽檢測,從而判斷證件是否為原件;其次對身份證進行文字識別,採用OCR技術識別出證件的各項字段;最後根據預設的邏輯,對文字識別的結果進行校驗判斷。識別完成後,將文字識別的結果及邏輯判斷結果加密傳輸回前端,提供給使用者。
進一步地,在本公開應用範例中,前端進行選幀的過程可以從以下兩種方式中任選其一來實現。
方式一:基於前端對採集的圖像序列的各幀的文本識別結果選幀
此種選幀方式,可以使用前端的OCR小模型,對攝像頭採集到的每一幀圖像進行文字識別,依據文字識別結果的可靠度來判斷幀的質量。具體地,前端對每幀圖像進行文本識別,得到多個文本識別結果,之後將多個文本識別結果整合出一個標準識別結果,來對多幀圖像進行篩選,即選出文本識別結果最接近標準識別結果的一幀圖像作為待識別圖像,交給後端處理。由於OCR小模型的準確率及字庫規模有限,仍然需要將待識別圖像傳輸到後端進行OCR大模型的識別。通過此種選幀方式,可以具有較好的包容性,在不同質量的攝像頭、光線環境下都可以有較好的選幀結果。
方式二:基於圖像質量選幀
此種選幀方式,可以從清晰度、完整度、強光情況、暗光情況、遮擋情況這五個維度,分別進行證件圖像的質量檢測。在一個範例中,這五種維度的定義分別為:
清晰度,主要描述圖像是否存在對焦模糊、運動模糊等導致文字或圖像識別不清的情況;完整度,主要描述證件的邊角是否全部處於圖像範圍之內;強光情況,主要描述證件是否存在過曝或強烈反光的情況;暗光情況,主要描述證件是否存在整體或局部亮度過暗,導致文字或圖像無法識別的情況;遮擋情況,主要描述圖像中證件是否有被其他的物體遮擋。
在前端掃描的過程中,可以對每一幀圖像進行上述五個維度的檢測,並將檢測結果與預設的閾值(該預設的閾值可根據實際情況進行調整)進行比較,在五個維度的檢測結果均滿足閾值條件的情況下,可以輸出選幀結果,進行後續的後端識別。通過此種選幀方式,可以甄選出高質量的圖像用於留底存檔。
需要注意的是,上述應用範例提出的方法,除了可以應用於以上提到的場景以外,也可以應用於其他具有資訊識別需求的線上業務等,如線上辦卡或是特殊情況下的身份核驗場景等,不局限于上述應用範例。
可以理解,本公開提及的上述各個方法實施例,在不違背原理邏輯的情況下,均可以彼此相互結合形成結合後的實施例,限於篇幅,本公開不再贅述。
本領域技術人員可以理解,在具體實施方式的上述方法中,各步驟的撰寫順序並不意味著嚴格的執行順序而對實施過程構成任何限定,各步驟的具體執行順序應當以其功能和可能的內在邏輯確定。
本公開實施例還提出一種計算機可讀儲存媒體,其上儲存有計算機程式指令,所述計算機程式指令被處理器執行時實現上述方法。計算機可讀儲存媒體可以是揮發性計算機可讀儲存媒體或非揮發性計算機可讀儲存媒體。
本公開實施例還提出一種電子設備,包括:處理器;用於儲存處理器可執行指令的記憶體;其中,所述處理器被配置為上述方法。
在實際應用中,上述記憶體可以是揮發性記憶體(volatile memory),例如RAM;或者非揮發性記憶體(non-volatile memory),例如ROM,快閃記憶體(flash memory),硬碟(Hard Disk Drive,HDD)或固態硬碟(Solid-State Drive,SSD);或者上述種類的記憶體的組合,並向處理器提供指令和數據。
上述處理器可以為ASIC、DSP、DSPD、PLD、FPGA、CPU、控制器、微控制器、微處理器中的至少一種。可以理解地,對於不同的設備,用於實現上述處理器功能的電子器件還可以為其它,本公開實施例不作具體限定。
電子設備可以被提供為終端、伺服器或其它形態的設備。
基於前述實施例相同的技術構思,本公開實施例還提供了一種計算機程式,該計算機程式被處理器執行時實現上述方法。
圖6是根據本公開實施例的一種電子設備800的方塊圖。例如,電子設備800可以是移動電話,計算機,數位廣播終端,訊息收發設備,遊戲控制台,平板設備,醫療設備,健身設備,個人數位助理等終端。
參照圖6,電子設備800可以包括以下一個或多個組件:處理組件802,記憶體804,電源組件806,多媒體組件808,音訊組件810,輸入/輸出(I/ O)介面812,傳感器組件814,以及通訊組件816。
處理組件802通常控制電子設備800的整體操作,諸如與顯示,電話呼叫,數據通信,相機操作和記錄操作相關聯的操作。處理組件802可以包括一個或多個處理器820來執行指令,以完成上述的方法的全部或部分步驟。此外,處理組件802可以包括一個或多個模組,便於處理組件802和其他組件之間的交互。例如,處理組件802可以包括多媒體模組,以方便多媒體組件808和處理組件802之間的交互。
記憶體804被配置為儲存各種類型的數據以支持在電子設備800的操作。這些數據的範例包括用於在電子設備800上操作的任何應用程式或方法的指令,連絡人數據,電話簿數據,訊息,圖片,視訊等。記憶體804可以由任何類型的揮發性或非揮發性儲存設備或者它們的組合實現,如靜態隨機存取記憶體(SRAM),電可擦除可編程唯讀記憶體(EEPROM),可擦除可編程唯讀記憶體(EPROM),可編程唯讀記憶體(PROM),唯讀記憶體(ROM),磁記憶體,快閃記憶體,磁碟或光碟。
電源組件806為電子設備800的各種組件提供電力。電源組件806可以包括電源管理系統,一個或多個電源,及其他與為電子設備800生成、管理和分配電力相關聯的組件。
多媒體組件808包括在所述電子設備800和使用者之間的提供一個輸出介面的營幕。在一些實施例中,營幕可以包括液晶顯示器(LCD)和觸控面板(TP)。如果營幕包括觸控面板,營幕可以被實現為觸控螢幕,以接收來自使用者的輸入訊號。觸控面板包括一個或多個觸控傳感器以感測觸控、滑動和觸控面板上的手勢。所述觸控傳感器可以不僅感測觸控或滑動動作的邊界,而且還檢測與所述觸控或滑動操作相關的持續時間和壓力。在一些實施例中,多媒體組件808包括一個前置攝像頭和/或後置攝像頭。當電子設備800處於操作模式,如拍攝模式或視訊模式時,前置攝像頭和/或後置攝像頭可以接收外部的多媒體數據。每個前置攝像頭和後置攝像頭可以是一個固定的光學透鏡系統或具有焦距和光學變焦能力。
音訊組件810被配置為輸出和/或輸入音訊訊號。例如,音訊組件810包括一個麥克風(MIC),當電子設備800處於操作模式,如呼叫模式、記錄模式和語音識別模式時,麥克風被配置為接收外部音訊訊號。所接收的音訊訊號可以被進一步儲存在記憶體804或經由通訊組件816發送。在一些實施例中,音訊組件810還包括一個揚聲器,用於輸出音訊訊號。
I/ O介面812為處理組件802和周邊介面模組之間提供介面,上述周邊介面模組可以是鍵盤,滾輪,按鈕等。這些按鈕可包括但不限於:主頁按鈕、音量按鈕、啟動按鈕和鎖定按鈕。
傳感器組件814包括一個或多個傳感器,用於為電子設備800提供各個方面的狀態評估。例如,傳感器組件814可以檢測到電子設備800的打開/關閉狀態,組件的相對定位,例如所述組件為電子設備800的顯示器和小鍵盤,傳感器組件814還可以檢測電子設備800或電子設備800一個組件的位置改變,使用者與電子設備800接觸的存在或不存在,電子設備800方位或加速/減速和電子設備800的溫度變化。傳感器組件814可以包括接近傳感器,被配置用來在沒有任何的物理接觸時檢測附近物體的存在。傳感器組件814還可以包括光傳感器,如CMOS或CCD圖像傳感器,用於在成像應用中使用。在一些實施例中,該傳感器組件814還可以包括加速度傳感器,陀螺儀傳感器,磁傳感器,壓力傳感器或溫度傳感器。
通訊組件816被配置為便於電子設備800和其他設備之間有線或無線方式的通信。電子設備800可以接入基於通信標準的無線網路,如WiFi,2G或3G,或它們的組合。在一個範例性實施例中,通訊組件816經由廣播頻道接收來自外部廣播管理系統的廣播訊號或廣播相關人員資訊。在一個範例性實施例中,所述通訊組件816還包括近場通信(NFC)模組,以促進短程通信。例如,在NFC模組可基於射頻識別(RFID)技術,紅外數據協會(IrDA)技術,超寬帶(UWB)技術,藍牙(BT)技術和其他技術來實現。
在範例性實施例中,電子設備800可以被一個或多個應用專用積體電路(ASIC)、數位訊號處理器(DSP)、數位訊號處理設備(DSPD)、可編程邏輯器件(PLD)、現場可編程門陣列(FPGA)、控制器、微控制器、微處理器或其他電子元件實現,用於執行上述方法。
在範例性實施例中,還提供了一種非揮發性計算機可讀儲存媒體,例如包括計算機程式指令的記憶體804,上述計算機程式指令可由電子設備800的處理器820執行以完成上述方法。
圖7是根據本公開實施例的一種電子設備1900的方塊圖。例如,電子設備1900可以被提供為一伺服器。參照圖7,電子設備1900包括處理組件1922,其進一步包括一個或多個處理器,以及由記憶體1932所代表的記憶體資源,用於儲存可由處理組件1922執行的指令,例如應用程式。記憶體1932中儲存的應用程式可以包括一個或一個以上的每一個對應於一組指令的模組。此外,處理組件1922被配置為執行指令,以執行上述方法。
電子設備1900還可以包括一個電源組件1926被配置為執行電子設備1900的電源管理,一個有線或無線網路介面1950被配置為將電子設備1900連接到網路,和一個輸入輸出(I/O)介面1958。電子設備1900可以基於儲存在記憶體1932的操作系統進行操作,例如Windows ServerTM,Mac OS XTM,UnixTM, LinuxTM,FreeBSDTM或類似。
在範例性實施例中,還提供了一種非揮發性計算機可讀儲存媒體,例如包括計算機程式指令的記憶體1932,上述計算機程式指令可由電子設備1900的處理組件1922執行以完成上述方法。
本公開提供了一種系統、方法和/或計算機程式產品。計算機程式產品可以包括計算機可讀儲存媒體,其上載有用於使處理器實現本公開的各個方面的計算機可讀程式指令。
計算機可讀儲存媒體可以是可以保持和儲存由指令執行設備使用的指令的有形設備。計算機可讀儲存媒體例如可以是――但不限於――電儲存設備、磁儲存設備、光儲存設備、電磁儲存設備、半導體儲存設備或者上述的任意合適的組合。計算機可讀儲存媒體的更具體的例子(非窮舉的列表)包括:可攜式計算機盤、硬碟、隨機存取記憶體(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、可擦式可編程唯讀記憶體(EPROM或閃存)、靜態隨機存取記憶體(SRAM)、便攜式壓縮盤唯讀記憶體(CD-ROM)、數位多功能碟(DVD)、記憶棒、軟碟、機械編碼設備、例如其上儲存有指令的打孔卡或凹槽內凸起結構、以及上述的任意合適的組合。這裡所使用的計算機可讀儲存媒體不被解釋為即時訊號本身,諸如無線電波或者其他自由傳播的電磁波、通過波導或其他傳輸媒介傳播的電磁波(例如,通過光纖電纜的光脈衝)、或者通過電線傳輸的電訊號。
這裡所描述的計算機可讀程式指令可以從計算機可讀儲存媒體下載到各個計算/處理設備,或者通過網路、例如網際網路、區域網路、廣域網路和/或無線網路下載到外部計算機或外部儲存設備。網路可以包括銅傳輸電纜、光纖傳輸、無線傳輸、路由器、防火牆、交換機、網關計算機和/或邊緣伺服器。每個計算/處理設備中的網路適配卡或者網路介面從網路接收計算機可讀程式指令,並轉發該計算機可讀程式指令,以供儲存在各個計算/處理設備中的計算機可讀儲存媒體中。
用於執行本公開操作的計算機程式指令可以是彙編指令、指令集架構(ISA)指令、機器指令、機器相關指令、微代碼、韌體指令、狀態設置數據、或者以一種或多種編程語言的任意組合編寫的源代碼或目標代碼,所述編程語言包括物件導向的編程語言—諸如Smalltalk、C++等,以及常規的過程式編程語言—諸如“C”語言或類似的編程語言。計算機可讀程式指令可以完全地在使用者計算機上執行、部分地在使用者計算機上執行、作為一個獨立的軟件套件執行、部分在使用者計算機上部分在遠端計算機上執行、或者完全在遠端計算機或伺服器上執行。在涉及遠端計算機的情形中,遠端計算機可以通過任意種類的網路—包括區域網路(LAN)或廣域網路(WAN)—連接到使用者計算機,或者,可以連接到外部計算機(例如利用網際網路服務提供商來通過網際網路連接)。在一些實施例中,通過利用計算機可讀程式指令的狀態人員資訊來個性化定制電子電路,例如可編程邏輯電路、現場可編程門陣列(FPGA)或可編程邏輯陣列(PLA),該電子電路可以執行計算機可讀程式指令,從而實現本公開的各個方面。
這裡參照根據本公開實施例的方法、裝置(系統)和計算機程式產品的流程圖和/或方塊圖描述了本公開的各個方面。應當理解,流程圖和/或方塊圖的每個方塊以及流程圖和/或方塊圖中各方塊的組合,都可以由計算機可讀程式指令實現。
這些計算機可讀程式指令可以提供給通用計算機、專用計算機或其它可編程數據處理裝置的處理器,從而生產出一種機器,使得這些指令在通過計算機或其它可編程數據處理裝置的處理器執行時,產生了實現流程圖和/或方塊圖中的一個或多個方框中規定的功能/動作的裝置。也可以把這些計算機可讀程式指令儲存在計算機可讀儲存媒體中,這些指令使得計算機、可編程數據處理裝置和/或其他設備以特定方式工作,從而,儲存有指令的計算機可讀媒體則包括一個製造品,其包括實現流程圖和/或方塊圖中的一個或多個方框中規定的功能/動作的各個方面的指令。
也可以把計算機可讀程式指令加載到計算機、其它可編程數據處理裝置、或其它設備上,使得在計算機、其它可編程數據處理裝置或其它設備上執行一系列操作步驟,以產生計算機實現的過程,從而使得在計算機、其它可編程數據處理裝置、或其它設備上執行的指令實現流程圖和/或方塊圖中的一個或多個方塊中規定的功能/動作。
附圖中的流程圖和方塊圖顯示了根據本公開的多個實施例的系統、方法和計算機程式產品的可能實現的體系架構、功能和操作。在這點上,流程圖或方塊圖中的每個方塊可以代表一個模組、程式段或指令的一部分,所述模組、程式段或指令的一部分包含一個或多個用於實現規定的邏輯功能的可執行指令。在有些作為替換的實現中,方塊中所標注的功能也可以以不同於附圖中所標注的順序發生。例如,兩個連續的方塊實際上可以基本並行地執行,它們有時也可以按相反的順序執行,這依所涉及的功能而定。也要注意的是,方塊圖和/或流程圖中的每個方塊、以及方塊圖和/或流程圖中的方塊的組合,可以用執行規定的功能或動作的專用的基於硬體的系統來實現,或者可以用專用硬體與計算機指令的組合來實現。
以上已經描述了本公開的各實施例,上述說明是範例性的,並非窮盡性的,並且也不限於所披露的各實施例。在不偏離所說明的各實施例的範圍和精神的情況下,對於本技術領域的普通技術人員來說許多修改和變更都是顯而易見的。本文中所用術語的選擇,旨在最好地解釋各實施例的原理、實際應用或對市場中的技術改進,或者使本技術領域的其它普通技術人員能理解本文披露的各實施例。
S11:獲取待識別對象的圖像序列
S12:從圖像序列中確定至少一幀圖像,作為待識別圖像
S13:根據所述待識別圖像,確定待識別資訊
S14:向第二設備發送待識別資訊,以使第二設備根據待識別資訊得到第一識別結果
S21:接收待識別對象的待識別資訊
S22:對待識別資訊進行第一資訊識別,得到第一識別結果
S23:根據第一識別結果,向第一設備發送識別資訊
30:資訊識別裝置
31:圖像序列獲取模組
32:確定模組
33:待識別資訊生成模組
34:待識別資訊發送模組
40:資訊識別裝置
41:接收模組
42:識別模組
43:識別資訊發送模組
800:電子設備
802:處理組件
804:記憶體
806:電源組件
808:多媒體組件
810:音訊組件
812:輸入/輸出(I/ O)介面
814:傳感器組件
816:通訊組件
820:處理器
1900:電子設備
1922:處理組件
1926:電源組件
1932:記憶體
1950:網路介面
1958:輸入輸出(I/O)介面
圖1示出根據本公開一實施例的資訊識別方法的流程圖。
圖2示出根據本公開一實施例的資訊識別方法的流程圖。
圖3示出根據本公開一實施例的資訊識別裝置的方塊圖。
圖4示出根據本公開一實施例的資訊識別裝置的方塊圖。
圖5示出根據本公開一應用範例的示意圖。
圖6示出根據本公開實施例的一種電子設備的方塊圖。
圖7示出根據本公開實施例的一種電子設備的方塊圖。
S11:獲取待識別對象的圖像序列
S12:從圖像序列中確定至少一幀圖像,作為待識別圖像
S13:根據所述待識別圖像,確定待識別資訊
S14:向第二設備發送待識別資訊,以使第二設備根據待識別資訊得到第一識別結果
Claims (13)
- 一種資訊識別方法,其特徵在於,所述方法包括:第一設備獲取待識別對象的圖像序列,所述圖像序列包括至少兩幀圖像;所述第一設備從所述圖像序列中確定至少一幀圖像,作為待識別圖像;所述第一設備根據所述待識別圖像,確定待識別資訊;所述第一設備向第二設備發送所述待識別資訊,以使所述第二設備根據所述待識別資訊得到第一識別結果,其中,所述第一設備從所述圖像序列中確定至少一幀圖像,作為待識別圖像,包括:所述第一設備根據所述圖像序列的識別狀態,從所述圖像序列中選定至少一幀圖像,作為所述待識別圖像,其中,所述第一設備根據所述圖像序列的識別狀態,從所述圖像序列中選定至少一幀圖像,作為所述待識別圖像,包括:所述第一設備對所述圖像序列中至少部分圖像分別進行第二資訊識別,得到一個或多個第二識別結果;所述第一設備根據所述一個或多個第二識別結果,得到參考識別結果;所述第一設備分別將每個所述第二識別結果與所述參考識別結果進行比較,得到每個所述第二識別結果的可靠度;所述第一設備根據所述可靠度,將全部所述第二識別結果的 至少一部分對應的各圖像,確定為所述待識別圖像,其中,確定出的所述待識別圖像的可靠度高於所述圖像序列中的非待識別圖像的可靠度,其中所述參考識別結果是基於所述一個或多個第二識別結果所整合的完整的識別結果。
- 如請求項1所述的資訊識別方法,其特徵在於,所述第一設備根據所述圖像序列的圖像質量,從所述圖像序列中選定至少一幀圖像,作為所述待識別圖像,其包括:所述第一設備分別獲取所述圖像序列中至少部分圖像在至少一個衡量維度下的圖像質量;所述第一設備將所述圖像序列中所述圖像質量大於對應衡量維度下的閾值的至少一幀圖像,確定作為所述待識別圖像。
- 如請求項2所述的資訊識別方法,其特徵在於,所述衡量維度包括清晰度、完整度、強光情況、暗光情況以及遮擋情況中的至少一項。
- 如請求項1所述的資訊識別方法,其特徵在於,所述第一設備根據所述待識別圖像,確定待識別資訊,包括:所述第一設備對所述待識別圖像進行第一加密處理和/或簽章處理,得到待識別資訊;和/或所述待識別對象包括證卡對象和/或表單對象;所述第一識別結果包括所述待識別對象中記錄的文本、字符、標識、圖標、以及圖片中的至少一項。
- 如請求項4所述的資訊識別方法,其特徵在於,所述第一加密處理包括:對所述待識別圖像進行編碼加密,得到第一加密資訊;所述簽章處理包括:將所述第一設備的簽章資訊添加至所述待識別圖像。
- 一種資訊識別方法,其特徵在於,所述方法包括:第二設備接收待識別對象的待識別資訊,其中所述待識別資訊是由第一設備通過以下方式獲得的:獲取所述待識別對象的圖像序列,所述圖像序列包括至少兩幀圖像;根據所述圖像序列的識別狀態,從所述圖像序列中選定至少一幀圖像,作為所述待識別圖像;根據所述待識別圖像,確定所述待識別信息;所述第二設備對所述待識別資訊進行第一資訊識別,得到第一識別結果;所述第二設備根據所述第一識別結果,向所述第一設備發送識別資訊,其中,所述第一設備根據所述圖像序列的識別狀態,從所述圖像序列中選定至少一幀圖像,作為所述待識別圖像是通過以下方式實現的:對所述圖像序列中至少部分圖像分別進行第二資訊識別,得到一個或多個第二識別結果;根據所述一個或多個第二識別結果,得到參考識別結果;分別將每個所述第二識別結果與所述參考識別結果進行比較,得到每個所述第二識別結果的可靠度;根據所述可靠度,將全部所述第二識別結果的至少一部分對 應的各圖像,確定為所述待識別圖像,其中,確定出的所述待識別圖像的可靠度高於所述圖像序列中的非待識別圖像的可靠度,其中,所述參考識別結果是基於所述一個或多個第二識別結果所整合的完整的識別結果。
- 如請求項6所述的資訊識別方法,其特徵在於,所述第二設備對所述待識別資訊進行第一資訊識別,得到第一識別結果,包括:所述第二設備獲取所述待識別資訊包括的待識別圖像;所述第二設備對所述待識別圖像進行防偽檢測,得到檢測結果;在所述檢測結果為通過的情況下,所述第二設備對所述待識別圖像進行第一資訊識別,得到第一識別結果。
- 如請求項7所述的資訊識別方法,其特徵在於,所述第二設備獲取所述待識別資訊包括的待識別圖像,包括:所述第二設備獲取所述待識別資訊包括的簽章資訊;在獲取的所述簽章資訊與所述第一設備的簽章資訊匹配的情況下,所述第二設備對所述待識別資訊包括的第一加密資訊進行解密,得到所述待識別圖像。
- 如請求項7所述的資訊識別方法,其特徵在於,所述第二設備對所述待識別圖像進行防偽檢測,得到檢測結果,包括:所述第二設備對所述待識別圖像進行分類,得到所述待識別圖像的分類結果; 在所述分類結果指示所述待識別圖像為通過對所述待識別對象進行拍攝得到的圖像的情況下,所述第二設備將檢測結果記錄為通過;和/或,在所述分類結果指示所述待識別圖像為通過對所述待識別對象的複印件或翻拍件進行拍攝得到的圖像的情況下,所述第二設備將檢測結果記錄為失敗。
- 如請求項7至9中任意一項所述的方法,其特徵在於,在所述第二設備對所述待識別資訊進行第一資訊識別,得到第一識別結果之後,包括:所述第二設備判斷所述第一識別結果是否與預設規則匹配,得到判斷結果。
- 如請求項10所述的方法,其特徵在於,所述第二設備根據所述第一識別結果,向第一設備發送識別資訊,包括:所述第二設備對所述第一識別結果進行第二加密處理,或是對所述第一識別結果和所述判斷結果進行所述第二加密處理,得到第二加密資訊;所述第二設備將所述第二加密資訊作為所述識別資訊,並向所述第一設備發送。
- 一種電子設備,其特徵在於,包括:處理器;用於儲存處理器可執行指令的非暫時性儲存媒體;其中,所述處理器被配置為調用所述儲存媒體中儲存的指 令,以執行請求項1至5、6至9中任意一項所述的方法。
- 一種計算機可讀儲存媒體,其上儲存有計算機程式指令,其特徵在於,所述計算機程式指令被處理器執行時實現請求項1至5、6至9任意一項所述的方法。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010129842.2 | 2020-02-28 | ||
CN202010129842.2A CN111353434A (zh) | 2020-02-28 | 2020-02-28 | 信息识别方法及装置、系统、电子设备和存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TW202133012A TW202133012A (zh) | 2021-09-01 |
TWI766458B true TWI766458B (zh) | 2022-06-01 |
Family
ID=71194157
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW109141897A TWI766458B (zh) | 2020-02-28 | 2020-11-27 | 資訊識別方法及裝置、電子設備、儲存媒體 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2022524672A (zh) |
KR (1) | KR20210110562A (zh) |
CN (1) | CN111353434A (zh) |
TW (1) | TWI766458B (zh) |
WO (1) | WO2021169384A1 (zh) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111353434A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-06-30 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 信息识别方法及装置、系统、电子设备和存储介质 |
SG10202006357UA (en) * | 2020-07-01 | 2020-09-29 | Alipay Labs Singapore Pte Ltd | A Document Identification Method and System |
CN113792852B (zh) * | 2021-09-09 | 2024-03-19 | 湖南艾科诺维科技有限公司 | 基于并行神经网络的信号调制方式识别系统及识别方法 |
JP2023130210A (ja) * | 2022-03-07 | 2023-09-20 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 信号処理装置及び信号処理方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TW571233B (en) * | 1999-12-02 | 2004-01-11 | Mitsubishi Electric Corp | Image retrieval system and image retrieval method |
TWI333089B (en) * | 2005-12-30 | 2010-11-11 | Hon Hai Prec Ind Co Ltd | Method and system for displaying image focusing |
TW201424405A (zh) * | 2009-02-12 | 2014-06-16 | Nippon Telegraph & Telephone | 多視點圖像編碼方法,及多視點圖像解碼方法 |
CN106302330A (zh) * | 2015-05-21 | 2017-01-04 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 身份验证方法、装置和系统 |
CN108229499A (zh) * | 2017-10-30 | 2018-06-29 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 证件识别方法及装置、电子设备和存储介质 |
CN110059686A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-07-26 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 字符识别方法、装置、设备及可读存储介质 |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009088944A (ja) * | 2007-09-28 | 2009-04-23 | Canon Inc | 文字認識装置、撮像装置及び映像再生装置 |
DE102011122273A1 (de) * | 2011-12-23 | 2013-06-27 | Giesecke & Devrient Gmbh | Vorrichtung und Verfahren zum Erzeugen von digitalen Bildern |
US10699128B2 (en) * | 2016-09-21 | 2020-06-30 | Cisco Technology, Inc. | Method and system for comparing content |
JP6809114B2 (ja) * | 2016-10-12 | 2021-01-06 | 株式会社リコー | 情報処理装置、画像処理システム、プログラム |
WO2019003973A1 (ja) * | 2017-06-26 | 2019-01-03 | 日本電気株式会社 | 顔認証装置、顔認証方法およびプログラム記録媒体 |
JP2019120984A (ja) * | 2017-12-28 | 2019-07-22 | トッパン・フォームズ株式会社 | 帳票データ管理装置、帳票データ管理方法 |
CN109002842A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-12-14 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 图像识别方法和装置 |
CN115439851A (zh) * | 2019-09-25 | 2022-12-06 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种验证待识别证件图像的方法、系统及设备 |
CN110796094A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-02-14 | 上海商汤智能科技有限公司 | 基于图像识别的控制方法及装置、电子设备和存储介质 |
CN111353434A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-06-30 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 信息识别方法及装置、系统、电子设备和存储介质 |
-
2020
- 2020-02-28 CN CN202010129842.2A patent/CN111353434A/zh active Pending
- 2020-11-03 JP JP2021520536A patent/JP2022524672A/ja active Pending
- 2020-11-03 WO PCT/CN2020/126167 patent/WO2021169384A1/zh active Application Filing
- 2020-11-03 KR KR1020217011452A patent/KR20210110562A/ko not_active Application Discontinuation
- 2020-11-27 TW TW109141897A patent/TWI766458B/zh active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TW571233B (en) * | 1999-12-02 | 2004-01-11 | Mitsubishi Electric Corp | Image retrieval system and image retrieval method |
TWI333089B (en) * | 2005-12-30 | 2010-11-11 | Hon Hai Prec Ind Co Ltd | Method and system for displaying image focusing |
TW201424405A (zh) * | 2009-02-12 | 2014-06-16 | Nippon Telegraph & Telephone | 多視點圖像編碼方法,及多視點圖像解碼方法 |
CN106302330A (zh) * | 2015-05-21 | 2017-01-04 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 身份验证方法、装置和系统 |
CN108229499A (zh) * | 2017-10-30 | 2018-06-29 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 证件识别方法及装置、电子设备和存储介质 |
CN110059686A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-07-26 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 字符识别方法、装置、设备及可读存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
網路文獻 網路文獻作者名稱:"Liou's",著作名稱:數位簽章、數位信封、數位憑證,網址:"http://frogledd887.blogspot.com/2017/04/blog-post.html"。 2017年4月23日。 數位簽章、數位信封、數位憑證 Liou's 2017年4月23日 http://frogledd887.blogspot.com/2017/04/blog-post.html * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2021169384A1 (zh) | 2021-09-02 |
KR20210110562A (ko) | 2021-09-08 |
JP2022524672A (ja) | 2022-05-10 |
CN111353434A (zh) | 2020-06-30 |
TW202133012A (zh) | 2021-09-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
TWI766458B (zh) | 資訊識別方法及裝置、電子設備、儲存媒體 | |
US11410001B2 (en) | Method and apparatus for object authentication using images, electronic device, and storage medium | |
WO2021017561A1 (zh) | 人脸识别方法及装置、电子设备和存储介质 | |
US20210133468A1 (en) | Action Recognition Method, Electronic Device, and Storage Medium | |
TWI771645B (zh) | 文本識別方法及裝置、電子設備、儲存介質 | |
WO2020259073A1 (zh) | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 | |
WO2021031609A1 (zh) | 活体检测方法及装置、电子设备和存储介质 | |
WO2022134382A1 (zh) | 图像分割方法及装置、电子设备和存储介质、计算机程序 | |
TWI702544B (zh) | 圖像處理方法、電子設備和電腦可讀儲存介質 | |
WO2021036382A9 (zh) | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 | |
WO2020019760A1 (zh) | 活体检测方法、装置及系统、电子设备和存储介质 | |
CN109934275B (zh) | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 | |
WO2022099989A1 (zh) | 活体识别、门禁设备控制方法和装置、电子设备和存储介质、计算机程序 | |
JP2022545899A (ja) | カテゴリ付け方法及び装置、電子機器、記憶媒体、並びにコンピュータプログラム | |
CN110765434A (zh) | 身份验证方法、装置、电子设备和存储介质 | |
WO2022134388A1 (zh) | 乘车逃票检测方法及装置、电子设备、存储介质、计算机程序产品 | |
CN109101542B (zh) | 图像识别结果输出方法及装置、电子设备和存储介质 | |
CN107977636B (zh) | 人脸检测方法及装置、终端、存储介质 | |
US20220270352A1 (en) | Methods, apparatuses, devices, storage media and program products for determining performance parameters | |
CN109671051A (zh) | 图像质量检测模型训练方法及装置、电子设备和存储介质 | |
CN114612986A (zh) | 检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
WO2023029389A1 (zh) | 视频指纹的生成方法及装置、电子设备、存储介质、计算机程序、计算机程序产品 | |
CN110781842A (zh) | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 | |
TWI770531B (zh) | 人臉識別方法、電子設備和儲存介質 | |
CN110781975B (zh) | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 |