信息識別方法及裝置與流程
2023-07-25 22:08:46 1
本公開涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種信息識別方法及裝置。
背景技術：
隨著網際網路金融的發展，為了確保用戶的資金安全，各大銀行的網上銀行或者金融自助服務系統均需要用戶上傳身份證圖像進行用戶身份的驗證。例如，用戶可以通過終端自行拍攝身份證圖像，然後將身份證圖像上傳至伺服器，伺服器可以識別身份證圖像上的用戶身份信息，若該用戶身份信息與預存的身份信息匹配，則用戶身份驗證通過；若該用戶身份信息與預存的身份信息不匹配，則用戶身份驗證失敗。
技術實現要素：
為克服相關技術中存在的問題，本公開實施例提供一種信息識別方法及裝置。所述技術方案如下：
根據本公開實施例的第一方面，提供一種信息識別方法，包括：
獲取待識別圖片中身份證圖像上多個定位點的位置；
根據所述多個定位點的位置和預設比例，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片，所述校正圖片中身份證圖像的長和寬滿足所述預設比例；
識別所述校正圖片中的用戶身份信息。
本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：在識別身份證上的用戶信息時，可以首先校正待識別圖片上的身份證圖像，克服由於拍照角度導致的身份證圖像的透視變換現象，進而避免了由於透視變換導致的信息識別不準確的情況，提高了身份證信息識別的精確度，進而提高了用戶體驗。
在一個實施例中，所述獲取待識別圖片中身份證圖像上多個定位點的位置包括：
在所述待識別圖片上建立坐標系；
獲取所述待識別圖片中身份證圖像的四個頂點的坐標；
所述根據所述多個定位點的位置和預設比例，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片包括：
根據所述四個頂點的坐標和所述預設比例，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片。
本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：在識別身份證上的用戶信息時，可以首先通過身份證圖像的四個頂點校正待識別圖片中的身份證圖像，提高了身份證校正的效率和準確性，進而提高了識別身份證包括的用戶身份信息的準確性。
在一個實施例中，所述獲取所述待識別圖片中身份證圖像的四個頂點的坐標包括：
將所述待識別圖片的灰度圖輸入第一卷積神經網絡cnn網絡，通過所述第一cnn網絡獲取所述身份證圖像的四個頂點的坐標。
本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：通過第一cnn網絡獲取身份證圖像的四個頂點，進而獲取該四個頂點的坐標，提高了獲取身份證圖像頂點坐標的效率和準確率。
在一個實施例中，所述獲取所述待識別圖片中身份證圖像的四個頂點的坐標包括：
將所述待識別圖片的灰度圖輸入第二cnn網絡，通過所述第二cnn網絡獲取所述身份證圖像的四個頂點的待定坐標；
根據所述四個頂點的待定坐標和第三cnn網絡，獲取所述待定坐標的更新量；
根據所述待定坐標和所述待定坐標的更新量，獲取所述四個頂點的更新坐標；
將所述四個頂點的更新坐標設置為所述四個頂點的待定坐標；
重複執行「根據所述四個頂點的待定坐標和第三cnn網絡，獲取所述待定坐標的更新量」至「將所述四個頂點的更新坐標設置為所述四個頂點的坐標」的步驟n次，所述n為大於或者等於1的整數；
將第n次獲取的四個頂點的待定坐標確認為所述四個頂點的坐標。
本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：通過第二cnn網絡以及第三cnn網絡獲取身份證圖像的四個頂點，進而獲取該四個頂點的坐標，提高了獲取身份證圖像頂點坐標的效率和準確率。
在一個實施例中，所述根據所述四個頂點的待定坐標和第三cnn網絡，獲取所述待定坐標的更新量包括：
以所述四個頂點中每個頂點的待定坐標為中心從所述待識別圖片的灰度圖中截取預設大小的圖像塊；
將截取到的四個圖像塊按照預設通道串聯後輸入所述第三cnn網絡，通過所述第三cnn網絡獲取所述待定坐標的更新量。
本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：通過每個頂點對應的圖像塊在第三cnn網絡之間的多次迭代過程，獲取身份證圖像的四個頂點，進而獲取該四個頂點的坐標，提高了獲取身份證圖像頂點坐標的效率和準確率。
在一個實施例中，所述方法還包括：
獲取目標圖片的灰度圖；
按照預設標準縮放所述灰度圖，獲取標準灰度圖；
對所述標準灰度圖進行歸一化，獲取所述待識別圖片。
本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：在獲取到用於識別的目標圖片之後，可以首先對該目標圖片進行預處理，獲取預處理後的圖片作為待識別圖片，提高了身份證信息識別的精確度，進而提高了用戶體驗。
在一個實施例中，所述根據所述多個定位點的位置和預設比例，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片包括：
根據所述多個定位點的位置和預設比例，獲取多個目標定位點的位置；
按照所述多個目標定位點的位置，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片，所述校正圖片中身份證圖像上多個定位點的位置與所述多個目標定位點的位置重合。
本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：在校正待識別圖片時，首先確定目標定位點，然後採用映射的方法校正待識別圖片，使得待識別圖片的多個定位點的位置與多個目標定位點的位置重合，簡化了校正待識別圖片的過程，提高了校正待識別圖片的效率。
根據本公開實施例的第二方面，提供一種信息識別裝置，包括：
第一獲取模塊，用於獲取待識別圖片中身份證圖像上多個定位點的位置；
校正模塊，用於根據所述多個定位點的位置和預設比例，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片，所述校正圖片中身份證圖像的長和寬滿足所述預設比例；
識別模塊，用於識別所述校正圖片中的用戶身份信息。
在一個實施例中，所述第一獲取模塊包括：
建立子模塊，用於在所述待識別圖片上建立坐標系；
第一獲取子模塊，用於獲取所述待識別圖片中身份證圖像的四個頂點的坐標；
所述校正模塊用於根據所述四個頂點的坐標和所述預設比例，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片。
在一個實施例中，所述第一獲取子模塊包括：
第一獲取單元，用於將所述待識別圖片的灰度圖輸入第一卷積神經網絡cnn網絡，通過所述第一cnn網絡獲取所述身份證圖像的四個頂點的坐標。
在一個實施例中，所述第一獲取子模塊包括：
第二獲取單元，用於將所述待識別圖片的灰度圖輸入第二cnn網絡，通過所述第二cnn網絡獲取所述身份證圖像的四個頂點的待定坐標；
第三獲取單元，用於根據所述四個頂點的待定坐標和第三cnn網絡，獲取所述待定坐標的更新量；
第四獲取單元，用於根據所述待定坐標和所述待定坐標的更新量，獲取所述四個頂點的更新坐標；
第一設置單元，用於將所述四個頂點的更新坐標設置為所述四個頂點的待定坐標；
重複單元，用於控制所述第三獲取單元，所述第四獲取單元和所述第一設置單元重複執行對應步驟n次，所述n為大於或者等於1的整數；
第二設置單元，用於將第n次獲取的四個頂點的待定坐標確認為所述四個頂點的坐標。
在一個實施例中，所述第三獲取單元用於以所述四個頂點中每個頂點的待定坐標為中心從所述待識別圖片的灰度圖中截取預設大小的圖像塊；將截取到的四個圖像塊按照預設通道串聯後輸入所述第三cnn網絡，通過所述第三cnn網絡獲取所述待定坐標的更新量。
在一個實施例中，所述裝置還包括：
第二獲取模塊，用於獲取目標圖片的灰度圖；
第三獲取模塊，用於按照預設標準縮放所述灰度圖，獲取標準灰度圖；
第四獲取模塊，用於對所述標準灰度圖進行歸一化，獲取所述待識別圖片。
在一個實施例中，所述校正模塊包括：
第二獲取子模塊，用於根據所述多個定位點的位置和預設比例，獲取多個目標定位點的位置；
校正子模塊，用於按照所述多個目標定位點的位置，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片，所述校正圖片中身份證圖像上多個定位點的位置與所述多個目標定位點的位置重合。
根據本公開實施例的第三方面，提供一種信息識別裝置，包括：
處理器；
用於存儲處理器可執行指令的存儲器；
其中，所述處理器被配置為：
獲取待識別圖片中身份證圖像上多個定位點的位置；
根據所述多個定位點的位置和預設比例，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片，所述校正圖片中身份證圖像的長和寬滿足所述預設比例；
識別所述校正圖片中的用戶身份信息。
根據本公開實施例的第四方面，提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機指令，該指令被處理器執行時實現第一方面任一實施例所述的方法的步驟。
應當理解的是，以上的一般描述和後文的細節描述僅是示例性和解釋性的，並不能限制本公開。
附圖說明
此處的附圖被併入說明書中並構成本說明書的一部分，示出了符合本公開的實施例，並與說明書一起用於解釋本公開的原理。
圖1a是根據一示例性實施例示出的信息識別方法的流程圖。
圖1b是根據一示例性實施例示出的信息識別方法的流程圖。
圖1c是根據一示例性實施例示出的待識別圖片的示意圖。
圖1d是根據一示例性實施例示出的信息識別方法的流程圖。
圖1e是根據一示例性實施例示出的信息識別方法的流程圖。
圖1f是根據一示例性實施例示出的信息識別方法的流程圖。
圖1g是根據一示例性實施例示出的校正圖片的示意圖。
圖2是根據一示例性實施例示出的信息識別方法的流程圖。
圖3是根據一示例性實施例示出的信息識別方法的流程圖。
圖4a是根據一示例性實施例示出的信息識別裝置的結構示意圖。
圖4b是根據一示例性實施例示出的信息識別裝置的結構示意圖。
圖4c是根據一示例性實施例示出的信息識別裝置的結構示意圖。
圖4d是根據一示例性實施例示出的信息識別裝置的結構示意圖。
圖4e是根據一示例性實施例示出的信息識別裝置的結構示意圖。
圖4f是根據一示例性實施例示出的信息識別裝置的結構示意圖。
圖5是根據一示例性實施例示出的信息識別裝置的結構框圖。
具體實施方式
這裡將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式並不代表與本公開相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權利要求書中所詳述的、本公開的一些方面相一致的裝置和方法的例子。
本公開實施例提供的技術方案涉及終端，該終端可以為手機、平板電腦以及其他能夠進行身份證驗證的設備，本公開實施例對此不作限定。相關技術中，用戶在拍攝身份證照片時，很難採用正對角度進行拍攝，如果用戶拍攝身份證時的角度有偏差，則拍攝到的身份證圖像會產生透視變換現象，容易對身份證的識別造成影響，導致用戶身份信息獲取有誤，用戶體驗不佳。本公開的實施例提供的技術方案中，在識別身份證上的用戶信息時，可以首先校正待識別圖片上的身份證圖像，克服由於拍照角度導致的身份證圖像的透視變換現象，進而避免了由於透視變換導致的信息識別不準確的情況，提高了身份證信息識別的精確度，進而提高了用戶體驗。
圖1a是根據一示例性實施例示出的一種信息識別方法的流程圖，該方法應用於終端中，該終端可以為手機、平板電腦以及其他能夠進行身份證驗證的設備。如圖1a所示，該信息識別方法包括以下步驟101至步驟103：
在步驟101中，獲取待識別圖片中身份證圖像上多個定位點的位置。
示例的，初始化時，可以預設該多個定位點的確定準則，例如，將身份證上第一個字的中心以及最後一個字的中心分別確定為定位點；或者，以身份證的中心為基準，確定與該中心的距離為預設距離的多個點為定位點；或者沿身份證中心分別做兩條垂直的線，確定該兩條線與四條邊的交點為定位點；或者將身份證的四個頂點分別確定為定位點。實際應用中，可以根據具體情況設置定位點的確定準則，本公開實施例對此不作限定。
終端在獲取到待識別圖片之後，可以首先按照預設的定位點的確定準則，獲取包括在該待識別圖片中的身份證圖像上多個定位點的位置。以四個頂點為定位點為例，終端在獲取到待識別圖片之後，可以通過圖像識別技術，首先確定待識別圖片中身份證圖像上的四個頂點，然後記錄顯示該四個頂點的像素的位置，該像素的位置即為四個頂點的位置。
在步驟102中，根據多個定位點的位置和預設比例，校正待識別圖片，獲取校正圖片，該校正圖片中身份證圖像的長和寬滿足預設比例。
示例的，身份證的尺寸均為固定尺寸，初始化時可以按照身份證的固定尺寸設置預設比例。例如，可以將身份證的長寬比例確定為預設比例。以身份證上第一個字的中心以及最後一個字的中心為定位點為例，由於身份證為制式證件，因此其第一個字和最後一個字的位置也是固定的，終端在獲取到待識別圖片中身份證圖像的兩個定位點的位置之後，可以按照該兩個定位點的位置確定兩個定位點之間的距離，然後按照兩個定位點之間的距離確定待識別圖片中身份證圖像的長和寬，並按照預設比例校正待識別圖片中身份證圖像的長和寬，使得校正後的校正圖片的長和寬滿足預設比例。
或者，以身份證的四個頂點為定位點為例。由於身份證為制式證件，因此四個頂點的之間的距離也是固定的。終端在獲取到待識別圖片中身份證圖像的四個頂點的位置之後，可以按照該四個頂點的位置確定待識別圖片中身份證圖像的長和寬，並按照預設比例校正待識別圖片中身份證圖像的長和寬，使得校正後的校正圖片的長和寬滿足預設比例。
在步驟103中，識別校正圖片中的用戶身份信息。
示例的，當終端獲取到校正圖片之後，由於校正圖片克服了透視變換的情況，因此校正圖片中的身份證圖像中的各項信息的位置均與制式身份證的各項信息的位置匹配，因此終端可以按照預設的識別制式身份證信息的方法識別校正圖片中身份證圖像包括的用戶身份信息。
本公開的實施例提供的技術方案中，在識別身份證上的用戶信息時，可以首先校正待識別圖片上的身份證圖像，克服由於拍照角度導致的身份證圖像的透視變換現象，進而避免了由於透視變換導致的信息識別不準確的情況，提高了身份證信息識別的精確度，進而提高了用戶體驗。
在一個實施例中，如圖1b所示，在步驟101中，獲取待識別圖片中身份證圖像上多個定位點的位置，可以通過步驟1011和步驟1012實現：
在步驟1011中，在待識別圖片上建立坐標系。
在步驟1012中，獲取待識別圖片中身份證圖像的四個頂點的坐標。
在步驟102中，根據多個定位點的位置和預設比例，校正待識別圖片，獲取校正圖片，可以通過步驟1021實現：
在步驟1021中，根據四個頂點的坐標和預設比例，校正待識別圖片，獲取校正圖片。
示例的，可以按照待識別圖片的像素建立坐標系。假設待識別圖片的長邊包括679個像素，寬邊包括357個像素，根據該像素數量建立坐標系，該坐標系的x軸包括679個刻度，y軸包括357個刻度，根據該坐標系即可確定待識別圖片中身份證圖像的每個定位點的位置。
以四個頂點為定位點為例，終端在獲取待識別圖片之後，根據圖像識別技術分別確定顯示有四個頂點的多個像素，然後確定每個像素在該坐標系中的位置。如圖1c所示，圖1c中y軸代表第幾行像素，x軸代表第幾個像素。假設待識別圖片10中顯示有第一頂點a的像素為第60行第100個像素，則第一頂點a的坐標為(100,60)；顯示有第二頂點b的像素為第300行第100個像素，則第二頂點b的坐標為(100,300)；顯示有第三頂點c的像素為第320行第528個像素，則第三頂點c的坐標為(528,320)；顯示有第四頂點d的像素為第50行第528個像素，則第四頂點d的坐標為(528,50)。
假設預設比例為856:540，終端在獲取到四個頂點的坐標之後，即可確定待識別圖片中身份證圖像的長佔用428個像素，寬佔用240個像素。按照預設比例可以計算出，當身份證的長如圖1c所示佔用428個像素時，其寬應該佔用270個像素，因此終端可以按照預設比例將身份證圖像的寬邊校正至270個像素，使得獲取到的校正圖片的身份證圖像的長和寬滿足預設比例。
本公開的實施例提供的技術方案中，在識別身份證上的用戶信息時，可以首先通過身份證圖像的四個頂點校正待識別圖片中的身份證圖像，提高了身份證校正的效率和準確性，進而提高了識別身份證包括的用戶身份信息的準確性。
在一個實施例中，如圖1d所示，在步驟1012中，獲取待識別圖片中身份證圖像的四個頂點的坐標，可以通過步驟1012a實現：
在步驟1012a中，將待識別圖片的灰度圖輸入第一cnn(convolutionalneuralnetwork，卷積神經網絡)網絡，通過第一cnn網絡獲取身份證圖像的四個頂點的坐標。
示例的，初始化時，可以搭建第一cnn網絡，然後向該第一cnn網絡輸入多個頂點坐標已知的包括身份證圖像的圖片的灰度圖，然後不斷調整第一cnn網絡的參數，使得第一cnn網絡識別出的身份證的頂點坐標與已知的身份證的頂點坐標匹配，當第一cnn網絡識別的正確率大於或等於預設閾值時，確定第一cnn網絡建立完成。
終端在獲取到待識別圖片之後，可以獲取待識別圖片的灰度圖，然後將該灰度圖輸入第一cnn網絡，該第一cnn網絡即可識別出該灰度圖中身份證圖像四個頂點的坐標。具體的，第一cnn網絡可以輸出長度為8的向量，假設該向量為p＝(x1，y1，x2，y2，x3，y3，x4，y4)，則第一頂點的坐標即為(x1，y1)，第二頂點的坐標即為(x2，y2)，第三頂點的坐標即為(x3，y3)，第四頂點的坐標即為(x4，y4)。
本公開的實施例提供的技術方案中，通過第一cnn網絡獲取身份證圖像的四個頂點，進而獲取該四個頂點的坐標，提高了獲取身份證圖像頂點坐標的效率和準確率。
或者，示例的，在獲取待識別圖片中身份證圖像的四個頂點的坐標時，還可以首先將待識別圖片的灰度圖輸入第二cnn網絡，通過第二cnn網絡獲取身份證圖像的四個頂點的待定坐標，根據四個頂點的待定坐標和第三cnn網絡，獲取待定坐標的更新量，並根據待定坐標和待定坐標的更新量，獲取四個頂點的更新坐標，接著將四個頂點的更新坐標設置為四個頂點的待定坐標。然後重複執行「根據四個頂點的待定坐標和第三cnn網絡，獲取待定坐標的更新量」至「將四個頂點的更新坐標設置為四個頂點的坐標」的步驟n次，n為大於或者等於1的整數，將第n次獲取的四個頂點的待定坐標確認為四個頂點的坐標。
示例的，建立第二cnn網絡和第三cnn網絡的過程與建立第一cnn網絡的過程類似，本公開實施例在此不做贅述。
為了保證獲取到的身份證圖像的四個頂點的坐標的精確性，終端可以首先將待識別圖片的灰度圖輸入第二cnn網絡，通過第二cnn網絡獲取身份證圖像的四個頂點的待定坐標，然後根據該待定坐標和第三cnn網絡，獲取四個頂點的待定坐標的更新量，並根據該更新量，獲取四個頂點的更新坐標，重複上述過程，直到最終獲取的四個頂點的坐標收斂。具體的，終端可以首先以四個頂點中每個頂點的待定坐標為中心從待識別圖片的灰度圖中截取預設大小的圖像塊，然後將截取到的四個圖像塊按照預設通道串聯後輸入第三cnn網絡，通過第三cnn網絡獲取待定坐標的更新量。
例如，假設終端將待識別圖片的灰度圖輸入第二cnn網絡之後，第二cnn網絡輸出長度為8的向量p，該p＝(100,60，100,300，528,320，528,50)，由此可知通過第二cnn網絡獲取到的四個頂點的待定坐標分別為第一頂點a的坐標(100,60)，第二頂點b的坐標(100,300)，第三頂點c的坐標(528,320)，第四頂點d的坐標(528,50)。以每個頂點的待定坐標為中心在待識別圖片的灰度圖中截取15*15的圖像塊，即截取長15個像素，寬15個像素的圖像塊，然後將截取的四個圖像塊按照每個頂點對應的通道輸入第三cnn網絡，通過該第三cnn網絡即可獲取四個頂點待定坐標的更新量q，該q同樣為長度為8的向量，q＝(2,3,4,-2,4,3,-1,4)，根據p＝(100,60，100,300，528,320,528,50)和q＝(2,3,4,-2,4,3,-1,4)的和即可獲取每個頂點的更新坐標o，經過計算可知，該o＝(102,63,104,298,532,323,527,54)，然後將該向量o的值賦予向量p，重複執行上述步驟n次，第n次獲取到的o即為最終確定的四個頂點的坐標。實際應用中可以根據具體情況調整n的值，本公開在此不做限定。通過每個頂點對應的圖像塊在第三cnn網絡之間的多次迭代過程，獲取四個頂點的坐標，提高了獲取身份證圖像頂點坐標的效率和準確率。
本公開的實施例提供的技術方案中，通過第二cnn網絡以及第三cnn網絡獲取身份證圖像的四個頂點，進而獲取該四個頂點的坐標，提高了獲取身份證圖像頂點坐標的效率和準確率。
在一個實施例中，如圖1e所示，該方法還包括：
在步驟104中，獲取目標圖片的灰度圖。
在步驟105中，按照預設標準縮放灰度圖，獲取標準灰度圖。
在步驟106中，對標準灰度圖進行歸一化，獲取待識別圖片。
示例的，終端還可以為需要進行信息識別的圖片進行預處理，該預處理包括提取灰度圖，縮放和歸一化。具體的，假設終端獲取到的需要進行信息識別的圖片為目標圖片，終端可以首先獲取該目標圖片的灰度圖，然後按照預設標準縮放該灰度圖，例如，將該灰度圖縮放至64*64，即將該灰度圖縮放至長64個像素，寬64個像素的標準灰度圖，接著對該標準灰度圖進行歸一化，即獲取標準灰度圖中各個像素的灰度，然後計算標準灰度圖中灰度的平均值和方差，然後對標準灰度圖中每個像素的灰度進行減均值除方差的運算，避免亮度不均對信息識別的影響，最後將歸一化後的圖片設置為待識別圖片。終端在獲取到待識別圖片之後，可以對該待識別圖片中身份證圖像的定位點進行確定，進而校正該待識別圖片，並提取該待識別圖片的身份證圖像包括的用戶身份信息，提高了身份證信息識別的準確度。
本公開的實施例提供的技術方案中，在獲取到用於識別的目標圖片之後，可以首先對該目標圖片進行預處理，獲取預處理後的圖片作為待識別圖片，提高了身份證信息識別的精確度，進而提高了用戶體驗。
在一個實施例中，如圖1f所示，在步驟102中，根據多個定位點的位置和預設比例，校正待識別圖片，獲取校正圖片，可以通過步驟1022和步驟1023實現：
在步驟1022中，根據多個定位點的位置和預設比例，獲取多個目標定位點的位置。
在步驟1023中，按照多個目標定位點的位置，校正待識別圖片，獲取校正圖片，該校正圖片中身份證圖像上多個定位點的位置與多個目標定位點的位置重合。
示例的，二代身份證的長為85.6mm，寬為54.0mm，可以將該二代身份證的長寬比例確認為預設比例，即該預設比例可以為85.6:54.0。假設終端獲取到待識別圖片中身份證圖像的四個頂點的坐標分別為第一頂點a的坐標(100,60)，第二頂點b的坐標(100,300)，第三頂點c的坐標(528,320)，第四頂點d的坐標(528,50)，根據四個頂點的坐標以及預設比例，為了使得校正圖片包括的身份證圖像的長寬比例滿足預設比例，可以確定其四個目標頂點的坐標應該為第一目標頂點a1的坐標(100,60)，第二目標頂點b1的坐標(100,320)，第三目標頂點c1的坐標(528,320)，第四目標頂點d1的坐標(528,50)。
確定了四個目標頂點的坐標之後，可以建立一個映射表，該映射表中待識別圖片中第一頂點a與校正圖片中第一目標頂點a1對應，待識別圖片中第二頂點b與校正圖片中第二目標頂點b1對應，待識別圖片中第三頂點c與校正圖片中第三目標頂點c1對應，待識別圖片中第四頂點d與校正圖片中第四目標頂點d1對應，其餘待識別圖片中身份證圖像佔用的像素的坐標按照比例分別與對應的校正圖片中的像素的位置匹配，然後按照該映射表將待識別圖片中身份證圖像佔用的各個像素的位置校正至映射表中對應的位置，即可完成對待識別圖片的校正。參考圖1c，將圖1c所示的待識別圖片10校正之後，可以獲取如圖1g所示的校正圖片10a，該校正圖片10a包括的身份證圖像的四個頂點的坐標與目標頂點的坐標相同。
或者，按照四個頂點的坐標與四個目標頂點的坐標，計算待識別圖片與校正圖片的單應變換(homography)h，然後通過該單應變換h校正該待識別圖片。
本公開的實施例提供的技術方案中，在校正待識別圖片時，首先確定目標定位點，然後採用映射的方法校正待識別圖片，使得待識別圖片的多個定位點的位置與多個目標定位點的位置重合，簡化了校正待識別圖片的過程，提高了校正待識別圖片的效率。
下面通過幾個實施例詳細介紹實現過程。
圖2是根據一示例性實施例示出的一種信息識別方法的流程圖，執行主體為終端，如圖2所示，包括以下步驟201至步驟213：
在步驟201中，建立待識別圖片對應的坐標系。
在步驟202中，獲取待識別圖片的灰度圖。
在步驟203中，將待識別圖片的灰度圖輸入第二cnn網絡，通過所述第二cnn網絡獲取待識別圖片中身份證圖像的四個頂點的待定坐標。
在步驟204中，預設i等於0。
在步驟205中，以該四個頂點中每個頂點的待定坐標為中心從待識別圖片的灰度圖中截取預設大小的圖像塊。
在步驟206中，將截取到的四個圖像塊按照預設通道串聯後輸入第三cnn網絡，通過第三cnn網絡獲取該待定坐標的更新量。
在步驟207中，根據該待定坐標和待定坐標的更新量，獲取四個頂點的更新坐標。
在步驟208中，將該四個頂點的更新坐標設置為該四個頂點的待定坐標。
在步驟209中，將i+1的值賦予i。
在步驟210中，確定i是否大於或等於n，若i大於或等於n，執行步驟211；若i小於n，執行步驟205。
在步驟211中，將該四個頂點當前的待定坐標確認為該四個頂點的坐標。
在步驟212中，根據四個頂點的坐標和預設比例，獲取四個目標頂點的坐標。
在步驟213中，按照四個目標頂點的坐標校正待識別圖片，獲取校正圖片，該校正圖片中身份證圖像上四個頂點的位置與四個目標頂點的位置重合。
本公開的實施例提供一種信息識別方法，在識別身份證上的用戶信息時，可以首先校正待識別圖片上的身份證圖像，克服由於拍照角度導致的身份證圖像的透視變換現象，進而避免了由於透視變換導致的信息識別不準確的情況，提高了身份證信息識別的精確度，進而提高了用戶體驗。
圖3是根據一示例性實施例示出的一種信息識別方法的流程圖，執行主體為終端，如圖3所示，包括以下步驟301至步驟316：
在步驟301中，獲取目標圖片的灰度圖。
在步驟302中，按照預設標準縮放該灰度圖，獲取標準灰度圖。
在步驟303中，對該標準灰度圖進行歸一化，獲取待識別圖片。
在步驟304中，建立待識別圖片對應的坐標系。
在步驟305中，將待識別圖片的灰度圖輸入第二cnn網絡，通過所述第二cnn網絡獲取待識別圖片中身份證圖像的四個頂點的待定坐標。
在步驟306中，預設i等於0。
在步驟307中，以該四個頂點中每個頂點的待定坐標為中心從待識別圖片的灰度圖中截取預設大小的圖像塊。
在步驟308中，將截取到的四個圖像塊按照預設通道串聯後輸入第三cnn網絡，通過第三cnn網絡獲取該待定坐標的更新量。
在步驟309中，根據該待定坐標和待定坐標的更新量，獲取四個頂點的更新坐標。
在步驟310中，將該四個頂點的更新坐標設置為該四個頂點的待定坐標。
在步驟311中，將i+1的值賦予i。
在步驟312中，確定i是否大於或等於n，若i大於或等於n，執行步驟313；若i小於n，執行步驟307。
在步驟313中，將該四個頂點當前的待定坐標確認為該四個頂點的坐標。
在步驟314中，根據四個頂點的坐標和預設比例，獲取四個目標頂點的坐標。
在步驟315中，按照四個目標頂點的坐標校正待識別圖片，獲取校正圖片，該校正圖片中身份證圖像上四個頂點的位置與四個目標頂點的位置重合。
本公開的實施例提供一種信息識別方法，在識別身份證上的用戶信息時，可以首先校正待識別圖片上的身份證圖像，克服由於拍照角度導致的身份證圖像的透視變換現象，進而避免了由於透視變換導致的信息識別不準確的情況，提高了身份證信息識別的精確度，進而提高了用戶體驗。
下述為本公開裝置實施例，可以用於執行本公開方法實施例。
圖4a是根據一示例性實施例示出的一種信息識別裝置40的結構示意圖，該裝置40可以通過軟體、硬體或者兩者的結合實現成為電子設備的部分或者全部。如圖4a所示，該信息識別裝置40包括第一獲取模塊401，校正模塊402和識別模塊403。
其中，第一獲取模塊401，用於獲取待識別圖片中身份證圖像上多個定位點的位置。
校正模塊402，用於根據所述多個定位點的位置和預設比例，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片，所述校正圖片中身份證圖像的長和寬滿足所述預設比例。
識別模塊403，用於識別所述校正圖片中的用戶身份信息。
在一個實施例中，如圖4b所示，所述第一獲取模塊401包括建立子模塊4011和第一獲取子模塊4012。
其中，建立子模塊4011，用於在所述待識別圖片上建立坐標系。
第一獲取子模塊4012，用於獲取所述待識別圖片中身份證圖像的四個頂點的坐標。
所述校正模塊402用於根據所述四個頂點的坐標和所述預設比例，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片。
在一個實施例中，如圖4c所示，所述第一獲取子模塊4012包括第一獲取單元4012a。
所述第一獲取單元4012a，用於將所述待識別圖片的灰度圖輸入第一卷積神經網絡cnn網絡，通過所述第一cnn網絡獲取所述身份證圖像的四個頂點的坐標。
在一個實施例中，如圖4d所示，所述第一獲取子模塊4012包括第二獲取單元4012b，第三獲取單元4012c，第四獲取單元4012d，第一設置單元4012e，重複單元4012f和第二設置單元4012g。
其中，第二獲取單元4012b，用於將所述待識別圖片的灰度圖輸入第二cnn網絡，通過所述第二cnn網絡獲取所述身份證圖像的四個頂點的待定坐標。
第三獲取單元4012c，用於根據所述四個頂點的待定坐標和第三cnn網絡，獲取所述待定坐標的更新量。
第四獲取單元4012d，用於根據所述待定坐標和所述待定坐標的更新量，獲取所述四個頂點的更新坐標。
第一設置單元4012e，用於將所述四個頂點的更新坐標設置為所述四個頂點的待定坐標。
重複單元4012f，用於控制所述第三獲取單元4012c，所述第四獲取單元4012d和所述第一設置單元4012e重複執行對應步驟n次，所述n為大於或者等於1的整數。
第二設置單元4012g，用於將第n次獲取的四個頂點的待定坐標確認為所述四個頂點的坐標。
在一個實施例中，所述第三獲取單元4012c用於以所述四個頂點中每個頂點的待定坐標為中心從所述待識別圖片的灰度圖中截取預設大小的圖像塊；將截取到的四個圖像塊按照預設通道串聯後輸入所述第三cnn網絡，通過所述第三cnn網絡獲取所述待定坐標的更新量。
在一個實施例中，如圖4e所示，所述裝置40還包括第二獲取模塊404，第三獲取模塊405和第四獲取模塊406。
其中，第二獲取模塊404，用於獲取目標圖片的灰度圖。
第三獲取模塊405，用於按照預設標準縮放所述灰度圖，獲取標準灰度圖。
第四獲取模塊406，用於對所述標準灰度圖進行歸一化，獲取所述待識別圖片。
在一個實施例中，如圖4f所示，所述校正模塊402包括第二獲取子模塊4022和校正子模塊4023。
其中，第二獲取子模塊4022，用於根據所述多個定位點的位置和預設比例，獲取多個目標定位點的位置。
校正子模塊4023，用於按照所述多個目標定位點的位置，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片，所述校正圖片中身份證圖像上多個定位點的位置與所述多個目標定位點的位置重合。
本公開的實施例提供一種信息識別裝置，在識別身份證上的用戶信息時，該裝置可以首先校正待識別圖片上的身份證圖像，克服由於拍照角度導致的身份證圖像的透視變換現象，進而避免了由於透視變換導致的信息識別不準確的情況，提高了身份證信息識別的精確度，進而提高了用戶體驗。
本公開實施例提供一種信息識別裝置，該信息識別裝置包括：
處理器；
用於存儲處理器可執行指令的存儲器；
其中，處理器被配置為：
獲取待識別圖片中身份證圖像上多個定位點的位置；
根據所述多個定位點的位置和預設比例，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片，所述校正圖片中身份證圖像的長和寬滿足所述預設比例；
識別所述校正圖片中的用戶身份信息。
在一個實施例中，上述處理器還可被配置為：在所述待識別圖片上建立坐標系；獲取所述待識別圖片中身份證圖像的四個頂點的坐標；根據所述四個頂點的坐標和所述預設比例，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片。
在一個實施例中，上述處理器還可被配置為：將所述待識別圖片的灰度圖輸入第一卷積神經網絡cnn網絡，通過所述第一cnn網絡獲取所述身份證圖像的四個頂點的坐標。
在一個實施例中，上述處理器還可被配置為：將所述待識別圖片的灰度圖輸入第二cnn網絡，通過所述第二cnn網絡獲取所述身份證圖像的四個頂點的待定坐標；根據所述四個頂點的待定坐標和第三cnn網絡，獲取所述待定坐標的更新量；根據所述待定坐標和所述待定坐標的更新量，獲取所述四個頂點的更新坐標；將所述四個頂點的更新坐標設置為所述四個頂點的待定坐標；重複執行「根據所述四個頂點的待定坐標和第三cnn網絡，獲取所述待定坐標的更新量」至「將所述四個頂點的更新坐標設置為所述四個頂點的坐標」的步驟n次，所述n為大於或者等於1的整數；將第n次獲取的四個頂點的待定坐標確認為所述四個頂點的坐標。
在一個實施例中，上述處理器還可被配置為：以所述四個頂點中每個頂點的待定坐標為中心從所述待識別圖片的灰度圖中截取預設大小的圖像塊；將截取到的四個圖像塊按照預設通道串聯後輸入所述第三cnn網絡，通過所述第三cnn網絡獲取所述待定坐標的更新量。
在一個實施例中，上述處理器還可被配置為：獲取目標圖片的灰度圖；按照預設標準縮放所述灰度圖，獲取標準灰度圖；對所述標準灰度圖進行歸一化，獲取所述待識別圖片。
在一個實施例中，上述處理器還可被配置為：根據所述多個定位點的位置和預設比例，獲取多個目標定位點的位置；按照所述多個目標定位點的位置，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片，所述校正圖片中身份證圖像上多個定位點的位置與所述多個目標定位點的位置重合。
本公開的實施例提供一種信息識別裝置，在識別身份證上的用戶信息時，該裝置可以首先校正待識別圖片上的身份證圖像，克服由於拍照角度導致的身份證圖像的透視變換現象，進而避免了由於透視變換導致的信息識別不準確的情況，提高了身份證信息識別的精確度，進而提高了用戶體驗。
關於上述實施例中的裝置，其中各個模塊執行操作的具體方式已經在有關該方法的實施例中進行了詳細描述，此處將不做詳細闡述說明。
圖5是根據一示例性實施例示出的一種用於信息識別裝置50的結構框圖，該裝置適用於終端設備。例如，裝置50可以是行動電話，計算機，數字廣播終端，消息收發設備，遊戲控制臺，平板設備，醫療設備，健身設備，個人數字助理等。
裝置50可以包括以下一個或多個組件：處理組件502，存儲器504，電源組件506，多媒體組件508，音頻組件510，輸入/輸出(i/o)的接口512，傳感器組件514，以及通信組件516。
處理組件502通常控制裝置50的整體操作，諸如與顯示，電話呼叫，數據通信，相機操作和記錄操作相關聯的操作。處理組件502可以包括一個或多個處理器520來執行指令，以完成上述的方法的全部或部分步驟。此外，處理組件502可以包括一個或多個模塊，便於處理組件502和其他組件之間的交互。例如，處理組件502可以包括多媒體模塊，以方便多媒體組件508和處理組件502之間的交互。
存儲器504被配置為存儲各種類型的數據以支持在裝置50的操作。這些數據的示例包括用於在裝置50上操作的任何應用程式或方法的指令，聯繫人數據，電話簿數據，消息，圖片，視頻等。存儲器504可以由任何類型的易失性或非易失性存儲設備或者它們的組合實現，如靜態隨機存取存儲器(sram)，電可擦除可編程只讀存儲器(eeprom)，可擦除可編程只讀存儲器(eprom)，可編程只讀存儲器(prom)，只讀存儲器(rom)，磁存儲器，快閃記憶體，磁碟或光碟。
電源組件506為裝置50的各種組件提供電力。電源組件506可以包括電源管理系統，一個或多個電源，及其他與為裝置50生成、管理和分配電力相關聯的組件。
多媒體組件508包括在所述裝置50和用戶之間的提供一個輸出接口的屏幕。在一些實施例中，屏幕可以包括液晶顯示器(lcd)和觸摸面板(tp)。如果屏幕包括觸摸面板，屏幕可以被實現為觸控螢幕，以接收來自用戶的輸入信號。觸摸面板包括一個或多個觸摸傳感器以感測觸摸、滑動和觸摸面板上的手勢。所述觸摸傳感器可以不僅感測觸摸或滑動動作的邊界，而且還檢測與所述觸摸或滑動操作相關的持續時間和壓力。在一些實施例中，多媒體組件508包括一個前置攝像頭和/或後置攝像頭。當裝置50處於操作模式，如拍攝模式或視頻模式時，前置攝像頭和/或後置攝像頭可以接收外部的多媒體數據。每個前置攝像頭和後置攝像頭可以是一個固定的光學透鏡系統或具有焦距和光學變焦能力。
音頻組件510被配置為輸出和/或輸入音頻信號。例如，音頻組件510包括一個麥克風(mic)，當裝置50處於操作模式，如呼叫模式、記錄模式和語音識別模式時，麥克風被配置為接收外部音頻信號。所接收的音頻信號可以被進一步存儲在存儲器504或經由通信組件516發送。在一些實施例中，音頻組件510還包括一個揚聲器，用於輸出音頻信號。
i/o接口512為處理組件502和外圍接口模塊之間提供接口，上述外圍接口模塊可以是鍵盤，點擊輪，按鈕等。這些按鈕可包括但不限於：主頁按鈕、音量按鈕、啟動按鈕和鎖定按鈕。
傳感器組件514包括一個或多個傳感器，用於為裝置50提供各個方面的狀態評估。例如，傳感器組件514可以檢測到裝置50的打開/關閉狀態，組件的相對定位，例如所述組件為裝置50的顯示器和小鍵盤，傳感器組件514還可以檢測裝置50或裝置50一個組件的位置改變，用戶與裝置50接觸的存在或不存在，裝置50方位或加速/減速和裝置50的溫度變化。傳感器組件514可以包括接近傳感器，被配置用來在沒有任何的物理接觸時檢測附近物體的存在。傳感器組件514還可以包括光傳感器，如cmos或ccd圖像傳感器，用於在成像應用中使用。在一些實施例中，該傳感器組件514還可以包括加速度傳感器，陀螺儀傳感器，磁傳感器，壓力傳感器或溫度傳感器。
通信組件516被配置為便於裝置50和其他設備之間有線或無線方式的通信。裝置50可以接入基於通信標準的無線網絡，如wifi，2g或3g，或它們的組合。在一個示例性實施例中，通信組件516經由廣播信道接收來自外部廣播管理系統的廣播信號或廣播相關信息。在一個示例性實施例中，所述通信組件516還包括近場通信(nfc)模塊，以促進短程通信。例如，在nfc模塊可基於射頻識別(rfid)技術，紅外數據協會(irda)技術，超寬帶(uwb)技術，藍牙(bt)技術和其他技術來實現。
在示例性實施例中，裝置50可以被一個或多個應用專用集成電路(asic)、數位訊號處理器(dsp)、數位訊號處理設備(dspd)、可編程邏輯器件(pld)、現場可編程門陣列(fpga)、控制器、微控制器、微處理器或其他電子組件實現，用於執行上述方法。
在示例性實施例中，還提供了一種包括指令的非臨時性計算機可讀存儲介質，例如包括指令的存儲器504，上述指令可由裝置50的處理器520執行以完成上述方法。例如，所述非臨時性計算機可讀存儲介質可以是rom、隨機存取存儲器(ram)、cd-rom、磁帶、軟盤和光數據存儲設備等。
本公開實施例提供一種非臨時性計算機可讀存儲介質，當所述存儲介質中的指令由裝置50的處理器執行時，使得裝置50能夠執行上述信息識別方法，所述方法包括：
獲取待識別圖片中身份證圖像上多個定位點的位置；
根據所述多個定位點的位置和預設比例，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片，所述校正圖片中身份證圖像的長和寬滿足所述預設比例；
識別所述校正圖片中的用戶身份信息。
在一個實施例中，所述獲取待識別圖片中身份證圖像上多個定位點的位置包括：在所述待識別圖片上建立坐標系；獲取所述待識別圖片中身份證圖像的四個頂點的坐標；所述根據所述多個定位點的位置和預設比例，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片包括：根據所述四個頂點的坐標和所述預設比例，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片。
在一個實施例中，所述獲取所述待識別圖片中身份證圖像的四個頂點的坐標包括：將所述待識別圖片的灰度圖輸入第一卷積神經網絡cnn網絡，通過所述第一cnn網絡獲取所述身份證圖像的四個頂點的坐標。
在一個實施例中，所述獲取所述待識別圖片中身份證圖像的四個頂點的坐標包括：將所述待識別圖片的灰度圖輸入第二cnn網絡，通過所述第二cnn網絡獲取所述身份證圖像的四個頂點的待定坐標；根據所述四個頂點的待定坐標和第三cnn網絡，獲取所述待定坐標的更新量；根據所述待定坐標和所述待定坐標的更新量，獲取所述四個頂點的更新坐標；將所述四個頂點的更新坐標設置為所述四個頂點的待定坐標；重複執行「根據所述四個頂點的待定坐標和第三cnn網絡，獲取所述待定坐標的更新量」至「將所述四個頂點的更新坐標設置為所述四個頂點的坐標」的步驟n次，所述n為大於或者等於1的整數；將第n次獲取的四個頂點的待定坐標確認為所述四個頂點的坐標。
在一個實施例中，所述根據所述四個頂點的待定坐標和第三cnn網絡，獲取所述待定坐標的更新量包括：以所述四個頂點中每個頂點的待定坐標為中心從所述待識別圖片的灰度圖中截取預設大小的圖像塊；將截取到的四個圖像塊按照預設通道串聯後輸入所述第三cnn網絡，通過所述第三cnn網絡獲取所述待定坐標的更新量。
在一個實施例中，所述方法還包括：獲取目標圖片的灰度圖；按照預設標準縮放所述灰度圖，獲取標準灰度圖；對所述標準灰度圖進行歸一化，獲取所述待識別圖片。
在一個實施例中，所述根據所述多個定位點的位置和預設比例，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片包括：根據所述多個定位點的位置和預設比例，獲取多個目標定位點的位置；按照所述多個目標定位點的位置，校正所述待識別圖片，獲取校正圖片，所述校正圖片中身份證圖像上多個定位點的位置與所述多個目標定位點的位置重合。
本領域技術人員在考慮說明書及實踐這裡公開的公開後，將容易想到本公開的其它實施方案。本申請旨在涵蓋本公開的任何變型、用途或者適應性變化，這些變型、用途或者適應性變化遵循本公開的一般性原理並包括本公開未公開的本技術領域中的公知常識或慣用技術手段。說明書和實施例僅被視為示例性的，本公開的真正範圍和精神由下面的權利要求指出。
應當理解的是，本公開並不局限於上面已經描述並在附圖中示出的精確結構，並且可以在不脫離其範圍進行各種修改和改變。本公開的範圍僅由所附的權利要求來限制。