基于圖像處理和模式識別的身份證識別系統(tǒng)設計與實現(xiàn).pdf

1、基于光學攝像頭圖像處理處理以及模式識別理論的光學字符識別（OCR）在社會生活的各個行業(yè)得到了廣泛的應用。光學字符識別在文字的錄入方面具有速度快、效率高、錯誤少、成本低等優(yōu)勢。在光學字符識別的基礎上發(fā)展起來的證件識別作為一種新興的技術也在社會生活的各個方面得到了應用。課題在仔細調研國內外研究現(xiàn)狀的基礎上分析了基于光學圖像的身份證信息識別軟件所涉及的主要研究內容；基于MATLAB平臺設計了身份證信息識別軟件。
　　圖像預處理是基于光學

2、圖像的身份證識別軟件圖像處理的第一步。針對身份證的光學圖像，課題采用了平均顏色偏移率校正了圖像的高光區(qū)域。依據(jù) T.Youg提出的理論，利用加權平均值法對身份證圖像灰度化。將全局二值與局部二值化方法結合的Ostu-Berensen方法對灰度化后的身份證圖像二值化。最后利用圖像的行方向投影和列方法投影的方法對二值化后的身份證圖像進行版面分析，得到用于字符識別的單個字符塊的圖像。
　　針對經過圖像預處理后的圖像大小存在位置、大小差別的

3、問題，分析了重心歸一化和邊框歸一化的位置歸一化方法以及利用字符圖像的分布方差歸一化方法。利用統(tǒng)計信息和結構信息相結合的全局彈性網(wǎng)格內的模糊筆畫特征構成了用于漢字字符識別的7╳7╳4的特征向量。經過圖像預處理得到的單個字符圖像經過歸一化處理、字符特征提取后的字符特征向量需要送入到漢字分類器中才能完成身份證信息的提取工作。圖像分類器主要包括歐氏距離分類器、神經網(wǎng)絡分類器、支持向量機分類器以及遺傳算法分類器幾類。
　　詳細分析了圖像預處

4、理、字符特征提取方法以及字符分類器設計的方法后，在MATLAB平臺上設計了基于光學圖像的身份識別軟件。詳細論述了身份證識別系統(tǒng)的關鍵函數(shù)原型以及函數(shù)的簡單流程。函數(shù)包括圖像預處理、圖像二值化、圖像字符塊劃分、字符特征提取以及字符識別的詳細分析設計。最后展示了本課題設計的識別軟件對身份證圖像的識別結果，表明了該系統(tǒng)在身份證信息中的性別、民族、生日、身份證號碼具有較高的識別概率，而在姓名和住址兩個方面的識別能力還有待提高。
　　通過本