基于C/S模式的安卓平臺身份證自動識別的研究與實現(xiàn)
發(fā)布時間:2023-02-05 16:55
隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟,身份證上信息的自動與精確獲取在公安、鐵路、銀行等行業(yè)中的需求越來越多。并且隨著移動互聯(lián)網(wǎng)時代的來臨和移動設備高性能的實現(xiàn),智能終端已經(jīng)變成綜合事務處理的平臺,讓身份證的移動識別成為可能,這大大提高了識別的便捷性;诖,本文實現(xiàn)了在Android平臺上,通過圖像處理和模式識別的方法,完成身份證的自動識別。本文的主要工作分成如下四個部分:(1)字符圖像分割。首先對于Android平臺得到的滿足要求的圖像進行處理,依次使用灰度化、縮放、自適應閾值Canny邊緣檢測、概率Hough變換找直線、透視變換分割出無畸變、無背景的身份證圖像。其次分別利用比例坐標和投影法分割出含有所需信息的矩形區(qū)域圖像和字符圖像。(2)基于手工設計特征的漢字印刷體識別。本文首先針對漢字類別龐大的情況,提出如下改進的特征組合方式:依次提取漢字外圍特征、筆劃穿越次數(shù)特征、漢字網(wǎng)格特征,分別依據(jù)歐氏距離進行特征匹配,完成漢字印刷體識別。而對于訓練集小的信息區(qū)域,比如身份證中的性別、身份證號,只提取網(wǎng)格特征。然后依據(jù)歐式距離完成特征匹配。該識別算法被使用在無服務器的獨立安卓平臺上。(3)基于卷積神...
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究的背景與意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 字符區(qū)域定位
1.2.2 字符分割
1.2.3 字符識別
1.3 本文的主要工作和內(nèi)容安排
第二章 字符區(qū)域定位
2.1 圖像采集與預處理
2.1.1 圖像采集與格式
2.1.2 圖像預處理
2.2 經(jīng)典邊緣檢測技術(shù)與效果對比
2.3 Hough變換找直線
2.3.1 概率Hough變換
2.3.2 同一條直線的連接處理
2.4 透視變換
2.4.1 尋找證件的四條外圍線和四個角點
2.4.2 透視變換得無背景無畸變的證件圖
2.4.3 身份證信息區(qū)域分割
2.5 本章小結(jié)
第三章 基于手工設計特征的漢字印刷體識別
3.1 字符分割
3.1.1 身份證信息區(qū)域預處理
3.1.2 身份證信息區(qū)域字符分割
3.2 基于特征匹配的字符識別
3.2.1 字符歸一化
3.2.2 特征提取
3.2.3 特征匹配
3.3 實驗與分析
3.4 本章小結(jié)
第四章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的漢字印刷體識別
4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的原理和基本結(jié)構(gòu)
4.1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡原理
4.1.2 實際應用中的基本網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)
4.2 基于TensorFlow的印刷體漢字識別研究和實現(xiàn)
4.2.1 選擇TensorFlow的原因
4.2.2 數(shù)據(jù)生成
4.2.3 網(wǎng)絡設計
4.2.4 訓練結(jié)果
4.3 實驗與分析
4.4 本章小結(jié)
第五章 系統(tǒng)設計與測試
5.1 開發(fā)環(huán)境和系統(tǒng)架構(gòu)
5.2 系統(tǒng)模塊設計
5.3 功能界面展示
5.3.1 手機端功能
5.3.2 服務器端功能
5.4 系統(tǒng)性能分析
5.4.1 測試環(huán)境
5.4.2 功能測試
5.4.3 測試結(jié)果
5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 工作總結(jié)
6.2 未來展望
參考文獻
致謝
在學期間的研究成果及發(fā)表的學術(shù)論文
本文編號:3735340
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究的背景與意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 字符區(qū)域定位
1.2.2 字符分割
1.2.3 字符識別
1.3 本文的主要工作和內(nèi)容安排
第二章 字符區(qū)域定位
2.1 圖像采集與預處理
2.1.1 圖像采集與格式
2.1.2 圖像預處理
2.2 經(jīng)典邊緣檢測技術(shù)與效果對比
2.3 Hough變換找直線
2.3.1 概率Hough變換
2.3.2 同一條直線的連接處理
2.4 透視變換
2.4.1 尋找證件的四條外圍線和四個角點
2.4.2 透視變換得無背景無畸變的證件圖
2.4.3 身份證信息區(qū)域分割
2.5 本章小結(jié)
第三章 基于手工設計特征的漢字印刷體識別
3.1 字符分割
3.1.1 身份證信息區(qū)域預處理
3.1.2 身份證信息區(qū)域字符分割
3.2 基于特征匹配的字符識別
3.2.1 字符歸一化
3.2.2 特征提取
3.2.3 特征匹配
3.3 實驗與分析
3.4 本章小結(jié)
第四章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的漢字印刷體識別
4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的原理和基本結(jié)構(gòu)
4.1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡原理
4.1.2 實際應用中的基本網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)
4.2 基于TensorFlow的印刷體漢字識別研究和實現(xiàn)
4.2.1 選擇TensorFlow的原因
4.2.2 數(shù)據(jù)生成
4.2.3 網(wǎng)絡設計
4.2.4 訓練結(jié)果
4.3 實驗與分析
4.4 本章小結(jié)
第五章 系統(tǒng)設計與測試
5.1 開發(fā)環(huán)境和系統(tǒng)架構(gòu)
5.2 系統(tǒng)模塊設計
5.3 功能界面展示
5.3.1 手機端功能
5.3.2 服務器端功能
5.4 系統(tǒng)性能分析
5.4.1 測試環(huán)境
5.4.2 功能測試
5.4.3 測試結(jié)果
5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 工作總結(jié)
6.2 未來展望
參考文獻
致謝
在學期間的研究成果及發(fā)表的學術(shù)論文
本文編號:3735340
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/3735340.html
最近更新
教材專著