[发明专利]一种身份证信息提取方法、装置、设备和介质

说明书

本发明公开了一种身份证信息提取方法、装置、设备和介质，由于本发明在确定身份证图像中身份证号码所在区域后，根据身份证号码所在区域中每个字符所在区域，确定包含每个字符所在区域的子区域，根据子区域的边框线与水平线的夹角，确定身份证图像的倾斜角度，根据倾斜角度实现对身份证图像倾斜矫正。从而在身份证图像的背景颜色与身份颜色接近或是身份证图像的图像质量不好时，也可以实现对身份证图像准确的倾斜矫正，从而提高了本发明中的身份证信息提取方法的鲁棒性和提取精度。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种身份证信息提取方法、装置、设备和介质。

背景技术

身份证是中国国内居民的主要身份标识，在对身份证进行识别时，可以包括基于磁卡感应的身份证识别方法和基于图像处理的身份证识别方法。

在基于磁卡感应的身份证识别方法中，主要是通过磁卡感应的身份证阅读器，对身份证进行识别。该身份证阅读器通用性强、准确率高，但不利于携带，常用于公安、银行、民政等领域的办事大厅中。

在基于图像处理的身份证识别方法中，主要是通过手机、平板等带有摄像头的设备拍摄身份证图像，传入身份证识别系统输出身份证要素的识别结果。该识别方法中无需携带额外的设备，随时随地均可使用，例如，银行的工作人员外出开户过程中，通过手机上的应用对新客户的身份证进行识别，将识别出的身份证信息进行快速录入。但该方法的缺点是在复杂场景的识别率较低。

在基于图像处理的身份证识别方法中，采用基于深度学习的方法对身份证图像进行处理时，通过输入的身份证图像中人脸的特征标志，得到人脸的位置和旋转角度，根据识别出的是左人脸，右人脸、上人脸、下人脸中的任一种，确定对应的向左旋转90度、-90度，180度，0度。根据人脸的位置信息，按比例将身份证图像中的身份证区域从整张图像中剥离出来。对剥离身份证区域后的剩余区域图像进行文本检测。由于旋转后的身份证图像可能仍是倾斜的图像，为了提高文本识别精度，还需要对剩余区域图像中的倾斜文本再次进行矫正。

现有技术中还公开了通过四个矫正模块，对身份证图像进行矫正处理，通过深度学习VGG16分类网络模块粗略确定身份证图像的是旋转0度、90度、180度、270度中的任一个角度，再通过排序滤波器确定身份证图像的倾斜角度，对身份证图像进行精确矫正。该方法通过排序滤波器对身份证图像进行精确矫正时，提取身份证图像的背景像素，通过像素的减法减去背景区域，最后图像只剩下身份证区域的文本像素，在[-15,15]度范围内每个整数度数取值，分别以此角度进行旋转，对旋转后的身份证区域的图像的像素矩阵以第二维度为轴求均值，得到一维的均值数组，对一维的均值数组求其方差得到最后的值，确定每个角度对应的方差值，方差最大时的角度就是身份证图像的倾斜角度。

由于在身份证有污损导致身份证图像的图像质量不好时，或者身份证的颜色与背景区域的颜色接近时，都会对影响通过排序滤波器确定的身份证区域的图像的像素矩阵，使得确定的每个角度对应的方差值不准确，最终导致得到的身份证图像的倾斜角度不准确，而根据不准确的倾斜角度矫正后的身份证图像，提取身份证信息时的提取精度也会下降，因此现有技术中的身份证信息提取方法的鲁棒性也不高。

发明内容

本发明实施例提供了一种身份证信息提取方法、装置、设备和介质，用以解决现有技术中的身份证信息提取方法的提取精度低和鲁棒性不高的问题。

本发明实施例提供了一种身份证信息提取方法，所述方法包括：

基于预先训练完成的深度学习网络模型，确定输入的身份证图像中身份证号码所在区域的信息；

根据所述身份证号码所在区域中每个字符所在区域，确定包含所述每个字符所在区域的子区域；

根据所述子区域的边框线与水平线的夹角，对所述身份证图像进行倾斜矫正，并根据倾斜矫正后的所述身份证图像中的每个文本区域的位置信息，对所述身份证图像进行旋转矫正，识别旋转矫正后的所述身份证图像中包含的身份证信息。