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申请/专利权人：唯思电子商务(深圳)有限公司
申请日：2022-12-01
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118135579A
主分类号：G06V30/148
分类号：G06V30/148;G06V30/162;G06V30/19
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：本发明公开了证件号码字体异常检测方法，属于图像处理技术领域，包括利用正常证件号码建立单字符图像模板库、基于连通区域分析法在二值图上分割出单字符图像、字符匹配得出匹配N*M个概率值，设定规则，进行规则判断。本发明通用性强，可用于国内国外任一类型证件，便于迁移；不依赖训练学习模型，对于新增的异常字体类型，扩展性强；执行速度快；根据证件号码位数，可得到一系列字符相似度，通过多维度多层次的规则设计，准确率高，基于多字符模板匹配结构，可构造多层次的判断规则，增强鲁棒性，使用连通区域分析法获得证件号码图像单字符所在位置，获得的边界框紧贴字符区域，使得裁剪出来的字符更加精准。
主权项：1.证件号码字体异常检测方法，其特征在于，包括利用正常证件号码建立单字符图像模板库、基于连通区域分析法在二值图上分割出单字符图像、字符匹配得出匹配N*M个概率值，设定规则，进行规则判断，具体如下步骤：S1、文本检测定位：对于待检测输入图像，通过预先训练的文本检测模型定位出该图像上所有文本条图像，基于文本识别的内容或者文本坐标提取出证件号码文本条图像；S2、建立数据库：证件号码的字符集是固定的，采用字符分割方法，将正常证件号码文本图像分割成十个单字符图像，作为模板；S3、图像分割：对证件号码文本条图像进行灰度处理，然后二值化处理得到二值图，对二值图进行连通区域分析，将连通区域转换为边界框，基于这些边界框在二值图上分割出已经二值化处理后的单字符图像；S4、字符匹配：通过字符分割后得到多个单字符图像，将每个字符图像都与模板库中的每个字符进行模板匹配，得到N*M个匹配概率值；S5、规则判断：对于N*M个匹配概率值，设置一个阈值t，分别计算N个字符的最大匹配概率值，再计算最大概率值的平均概率值m，其中N代表证件号码字符数量，M代表模板数量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 唯思电子商务(深圳)有限公司 证件号码字体异常检测方法
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