基于圖像分析的第二代身份證字符識別技術研究.pdf

1、圖像字符識別是圖像處理與模式識別理論的一個重要應用領域,是實現(xiàn)智能人機接口的重要途徑;近幾十年來得到廣泛的研究。字符識別是模式識別的一個重要方面,在信息處理,辦公自動化,郵政系統(tǒng),銀行系統(tǒng)等方面有著重要的使用價值和理論意義。
　　目前文字識別技術已相對成熟,但是對粘連字符識別錯誤率還比較高。一般認為主要原因是粘連字符的錯誤切分而導致字符的嚴重失真變形,無法正確的識別,因此粘連字符的切分成為提高識別率的關鍵技術?，F(xiàn)有的切分方法主要有

2、:(1)基于圖像分析的直接切分法,通過圖像分析尋找字符之間較為合理的切分點,但切分錯誤率比較高;(2)基于識別的切分法,先通過圖像分析,確定幾個可能的切分點,借助識別結(jié)果,選擇合理的切分點。后者切分方法的識別比較高,但是多次識別,步驟繁瑣,比較耗時。
　　為了提高粘連字符識別率與識別速度,本文的研究與創(chuàng)新點可分為兩大部分:
　　一是在第二代身份證識別算法方面,包括三點:(1)適合第二代身份證的感興趣區(qū)域提取的分割方法,實現(xiàn)文

3、字區(qū)域的定位和分割,將真正的文字圖形從身份證復雜的背景中分割出來。運用一定的識別原理,對文字進行分類,確定其屬性;(2)第二代身份證的字符切分方法,降低切分字符的粘連率,針對污點、褪色、光照不均勻和分辨率過低對檢測區(qū)域的字符粘連影響采用了上下輪廓凹凸特征近似檢測單個字符的寬度,在字符寬度的約束下,根據(jù)輪廓凹凸特征,直接建立切分路徑,提高文字字符的識別正確率;(3)針對第二代身份證圖像字符識別,提出了一種基于字符串輪廓檢測的方法。該方法采

4、用對圖像字符區(qū)域特征提取后,獲取字符區(qū)域后對其上下輪廓凹凸特征近似檢測單個字符的寬度,從中選出穩(wěn)定的局部特征,利用結(jié)構語句識別的方法進行字符識別。
　　二是設計實現(xiàn)第二代身份證識別系統(tǒng)軟件原型,字符識別系統(tǒng)主要分三個部分:(1)預處理模塊:這個模塊不僅包含了本文所采用的算法先對圖像進行灰度拉伸,在灰度拉伸的基礎上對圖像采用空間域法進行圖像的濾波。而且還包含了本文第三章所采用的對圖像進行字符區(qū)域分割。(2)特征提取模塊:采用上下輪廓