基于C/S模式的安卓平台身份证自动识别的研究与实现

发布时间：2023-02-05 16:55

　　随着人工智能技术的不断成熟,身份证上信息的自动与精确获取在公安、铁路、银行等行业中的需求越来越多。并且随着移动互联网时代的来临和移动设备高性能的实现,智能终端已经变成综合事务处理的平台,让身份证的移动识别成为可能,这大大提高了识别的便捷性。基于此,本文实现了在Android平台上,通过图像处理和模式识别的方法,完成身份证的自动识别。本文的主要工作分成如下四个部分:(1)字符图像分割。首先对于Android平台得到的满足要求的图像进行处理,依次使用灰度化、缩放、自适应阈值Canny边缘检测、概率Hough变换找直线、透视变换分割出无畸变、无背景的身份证图像。其次分别利用比例坐标和投影法分割出含有所需信息的矩形区域图像和字符图像。(2)基于手工设计特征的汉字印刷体识别。本文首先针对汉字类别庞大的情况,提出如下改进的特征组合方式:依次提取汉字外围特征、笔划穿越次数特征、汉字网格特征,分别依据欧氏距离进行特征匹配,完成汉字印刷体识别。而对于训练集小的信息区域,比如身份证中的性别、身份证号,只提取网格特征。然后依据欧式距离完成特征匹配。该识别算法被使用在无服务器的独立安卓平台上。(3)基于卷积神...

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究的背景与意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 字符区域定位
        1.2.2 字符分割
        1.2.3 字符识别
    1.3 本文的主要工作和内容安排
第二章 字符区域定位
    2.1 图像采集与预处理
        2.1.1 图像采集与格式
        2.1.2 图像预处理
    2.2 经典边缘检测技术与效果对比
    2.3 Hough变换找直线
        2.3.1 概率Hough变换
        2.3.2 同一条直线的连接处理
    2.4 透视变换
        2.4.1 寻找证件的四条外围线和四个角点
        2.4.2 透视变换得无背景无畸变的证件图
        2.4.3 身份证信息区域分割
    2.5 本章小结
第三章 基于手工设计特征的汉字印刷体识别
    3.1 字符分割
        3.1.1 身份证信息区域预处理
        3.1.2 身份证信息区域字符分割
    3.2 基于特征匹配的字符识别
        3.2.1 字符归一化
        3.2.2 特征提取
        3.2.3 特征匹配
    3.3 实验与分析
    3.4 本章小结
第四章 基于卷积神经网络的汉字印刷体识别
    4.1 卷积神经网络的原理和基本结构
        4.1.1 卷积神经网络原理
        4.1.2 实际应用中的基本网络结构
    4.2 基于TensorFlow的印刷体汉字识别研究和实现
        4.2.1 选择TensorFlow的原因
        4.2.2 数据生成
        4.2.3 网络设计
        4.2.4 训练结果
    4.3 实验与分析
    4.4 本章小结
第五章 系统设计与测试
    5.1 开发环境和系统架构
    5.2 系统模块设计
    5.3 功能界面展示
        5.3.1 手机端功能
        5.3.2 服务器端功能
    5.4 系统性能分析
        5.4.1 测试环境
        5.4.2 功能测试
        5.4.3 测试结果
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 未来展望
参考文献
致谢
在学期间的研究成果及发表的学术论文



本文编号：3735340