[发明专利]区域识别方法及装置在审
| 申请号: | 201510728282.1 | 申请日: | 2015-10-30 |
| 公开(公告)号: | CN105528602A | 公开(公告)日: | 2016-04-27 |
| 发明(设计)人: | 龙飞;张涛;陈志军 | 申请(专利权)人: | 小米科技有限责任公司 |
| 主分类号: | G06K9/32 | 分类号: | G06K9/32;G06K9/34 |
| 代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人: | 张所明 |
| 地址: | 100085 北京市海淀区清*** | 国省代码: | 北京;11 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 区域 识别 方法 装置 | ||
技术领域
本公开涉及图像处理领域,特别涉及一种区域识别方法及装置。
背景技术
身份证的自动识别技术是一种通过图像处理对身份证上的文字信息进行识别的技术。
相关技术提供了一种身份证的自动识别方法,通过身份证扫描设备按照固定的相对位置对身份证进行扫描,得到身份证的扫描图像;对扫描图像中的n个预定区域进行文字识别,得到姓名信息、性别信息、民族信息、出生日期信息、地址信息和公民身份号码信息中的至少一种。但是对于直接拍摄得到的身份证图像,仍然有较大的识别难度。
发明内容
为了解决相关技术中的问题,本公开提供一种区域识别方法及装置。所述技术方案如下:
根据本公开实施例的第一方面,提供了一种区域识别方法,该方法包括:
获取证件图像中人脸区域的区域位置;
根据人脸区域的区域位置确定出至少一个信息区域;
对信息区域进行区域切割,得到至少一个字符区域。
在可选的实施例中,人脸区域的区域位置采用人脸区域的预定边缘表示;
获取证件图像中人脸区域的区域位置,包括:
对证件图像进行人脸识别,得到人脸区域;
根据人脸区域识别出人脸区域的预定边缘。
在可选的实施例中,对证件图像进行人脸识别,得到人脸区域,包括:
通过针对预定人脸尺寸的人脸模型,对证件图像中的预定区域进行人脸识别,得到人脸区域。
在可选的实施例中,根据人脸区域,识别出人脸区域的预定边缘,包括:
根据人脸区域的下部确定出兴趣区域,兴趣区域包括人脸区域的下边缘;
对兴趣区域进行直线检测,识别出人脸区域的下边缘。
在可选的实施例中,对兴趣区域进行直线检测,识别出人脸区域的下边缘,包括:
对兴趣区域进行索贝尔水平滤波和二值化,得到处理后的兴趣区域;
对处理后的兴趣区域进行Hough变换,得到长度大于预定长度的线段,将线段识别为人脸区域的下边缘。
在可选的实施例中,该方法,还包括:
根据预定边缘的斜率,对证件图像进行倾斜度修正。
在可选的实施例中,根据预定边缘的斜率,对证件图像进行倾斜度修正,包括:
根据预定边缘的斜率,确定出预定边缘与水平方向的夹角;
对证件图像按照夹角旋转,旋转后的证件图像中的预定边缘与水平方向平行。
在可选的实施例中,对信息区域进行区域切割,得到至少一个字符区域,包括:
对信息区域进行二值化,得到二值化后的信息区域;
对二值化后的信息区域按照水平方向计算第一直方图,第一直方图包括:每行像素点的竖坐标和每行像素点中前景色像素点的累加值;
根据第一直方图中前景色像素点的累加值大于第一阈值的行所组成的连续行集合,识别得到n行文字区域,n为正整数;
对于第i行文字区域,按照竖直方向计算第二直方图,第二直方图包括:每列像素点的横坐标和每列像素点中前景色像素点的累加值,n≥i≥1,i为正整数;
根据第二直方图中前景色像素点的累加值大于第二阈值的列所组成的连续列集合,识别得到ni个字符区域。
根据本公开实施例的第二方面,提供一种区域识别装置,该装置包括:
获取模块,被配置为获取证件图像中人脸区域的区域位置;
确定模块,被配置为根据人脸区域的区域位置确定出至少一个信息区域;
切割模块,被配置为对信息区域进行区域切割,得到至少一个字符区域。
在可选的实施例中,人脸区域的区域位置采用人脸区域的预定边缘表示;
获取模块,包括:
第一识别子模块,被配置为对证件图像进行人脸识别,得到人脸区域;
第二识别子模块,被配置为根据人脸区域识别出人脸区域的预定边缘。
在可选的实施例中,第一识别子模块,被配置为通过针对预定人脸尺寸的人脸模型,对证件图像中的预定区域进行人脸识别,得到人脸区域。
在可选的实施例中,第二识别子模块,包括:
兴趣确定子模块,被配置为根据人脸区域的下部确定出兴趣区域,兴趣区域包括人脸区域的下边缘;
检测子模块,被配置为对兴趣区域进行直线检测,识别出人脸区域的下边缘。
在可选的实施例中,检测子模块,包括:
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于小米科技有限责任公司,未经小米科技有限责任公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510728282.1/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。





