[发明专利]基于自定义模板的身份证信息自动提取和真伪校验方法

权利要求书

1.一种基于自定义模板的身份证信息自动提取和真伪校验方法，其特征在于：它包括以下步骤，

步骤1，选定一类身份证的标准图片作为本类型身份证识别的基准图片，用于制作自定义识别模板；

步骤2，导入身份证图片，不仅支持单张图片导入，还支持多张图片批量导入；

步骤3，将步骤2中获取的图片进行预处理，首先通过基于深度学习的HED边缘检测模型对图片中的身份证区域轮廓进行提取，然后进行裁剪，放缩，最后通过级联透视变换对其进行倾斜校正，尽量保证其与模板基准图片中的对应区域对齐；

步骤4，将步骤3中对齐后的图片，根据基准图片上的待识别区域进行ROI区域裁剪，利用基于深度学习的端到端文字识别模型对截取的ROI区域进行文字检测和识别操作，输出待识别区域的文字信息；

步骤5，将步骤4中的识别结果进行真伪校验，主要是根据身份证号码校验规则，初步判定身份证的真假有效性；

步骤6，将步骤4和步骤5 的输出结果进行结构化处理，最终以指定格式输出存储。

2.根据权利要求1所述的基于自定义模板的身份证信息自动提取和真伪校验方法，其特征在于：采用以下步骤，

（1-1）、选取一张标准的身份证图片，作为制作模板的基准图片，该图片中的身份证区域必须是完整的、端正的、清晰的；

（1-2）、人为手工标定图片中身份证区域的四个角点作为图片变换的基准点，裁剪由这四个角点构成的矩形区域，通过透视变换，最后得到一张不包含背景区域的身份证图片；

（1-3）、根据业务需要自由选择待识别区域，即手动框定待识别矩形区域，并保存该区域的坐标位置，以及备注该区域的标签内容；本方法中选定的标签为：{正面：姓名，性别，民族，出生，住址，公民身份号码；反面：签发机关，有效期限}，所框定的矩形区域分别为这八个标签对应内容的大致位置，尽量包含所有文字可能出现的范围;

（1-4）、保存该自定义模板的信息。

3.根据权利要求1所述的基于自定义模板的身份证信息自动提取和真伪校验方法，其特征在于：所述步骤2中导入身份证图片文件，支持几种常见的图片格式，例如JPEG格式，PNG格式等；同时，还需尽量保证图片中的身份证区域的完整性。

4.根据权利要求1所述的基于自定义模板的身份证信息自动提取和真伪校验方法，其特征在于：所述步骤3中建立基于深度学习的边缘检测网络结构并进行训练采用以下步骤：

（3-1）、收集相关包含身份证的图片，以及多种场景下包含各种证件的自然图片；

（3-2）、通过标注工具对图片中的身份证、证件或文档区域进行标定；

（3-3）、构造HED算法的网络结构，将标定好的样本集按9:1的比例分为训练集和测试集，训练神经网络模型；若收敛，则保存模型；若不收敛，则停止训练，调整参数，重新训练，直至算法收敛，达到最佳检测效果。

5.根据权利要求1所述的基于自定义模板的身份证信息自动提取和真伪校验方法，其特征在于：所述步骤3中待处理图片的预处理步骤采用以下步骤,

a、通过已经训练好的HED模型对图片中的身份证区域进行边缘检测，提取粗糙的轮廓；

b、结合OpenCV库，对(a)中获取的轮廓边缘进行干扰项排除，主要方法为将图片灰度化，高斯滤波平滑降噪等操作；

c、通过Hough变换提取边缘轮廓的四条边界直线，以及两两相交直线的交点；

d、将c中的四个交点与模板中的四个角点进行比对，通过多级透视变换，进行几何校正，使其与模板尺寸保持一致。