OCR智能图文识别 http://blog.okbase.net/dlf283870550 如何实现高效率、高精准的身份信息录入,手机拍照身份证识别技术来助力 http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56721.html dlf283870550 2018/8/5 20:44:08     如今,各种各样的app正在取代pc端软件成为用户应用方式的首选,而在app中,用户信息注册是必不可少的环节,尤其是大型公众平台、第三方支付平台、二手车交易平台等,更是有庞大的用户群体来进行信息输入。在这样的大环境中,谁能提供更好的用户体验,谁就会在竞争中抢得先机。移动端身份证ocr识别可以集成在app中后,利用移动端摄像头拍摄证件并识别信息、完成信息录入。一般人手动录入身份证信息大约需要1分钟左右,而手机拍照身份证识别ocr能将此过程提升至只需1~2秒。这真是既便利,有上档次的功能啊!

    手机拍照身份证识别(光学字符识别)技术,对身份证图片进行版面分析、二值化处理后,对字符段进行分割,再将分割后的单个字符与字符库中的候选字符进行对比,输出可信度较高的字符,最后按照设定好的模板把所需特征信息字符输出,这样识别过程就结束了。

    对于手机拍照身份证识别,相信大家比较关注两点:1.识别率 2.识别速度。

    手机拍照身份证识别率的影响因素很多,其中重要因素为图片清晰度,决定因素为字符分割技术。字符分割技术作为识别技术难点与重点,它的算法优劣决定了识别率上限,这是软件自身素质的评价标准;图片清晰度主要看两个方面,一是移动端摄像头像素,这方面一般智能机都能达到要求;二是图片字段是否反光。OCR技术中的"O"是Optical(光学的),所以一旦字段反光,那这一字段的识别率就会远低于理论值。现在成熟的手机拍照身份证识别率理论值在98%以上。

手机拍照身份证识别技术,实现高效率、高精准、低成本的身份证信息录入

    手机拍照身份证识别的识别速度分为两方面,一是图片的扫描或拍照时间,二是核心识别时间。现在的手机拍照身份证识别的识别模式分为两种:拍照识别和视频流识别。拍照识别就是用移动端摄像头拍照后识别,而视频流识别则是将摄像头对准证件后,自动截图识别。拍照识别比较传统,对移动端要求低;视频流识别速度快,用户体验好,但对于拍摄手法要求高,熟练后优于拍照识别。拍照识别拍照时间大约两秒,视频流识别为1秒。核心识别时间是执行图片识别过程的时间,比较好的软件能控制在0.4秒以内。

    当下是科技的社会,一切可以实现高效率、高精准、低成本的技术都将被广泛推广。而手机拍照身份证识别技术作为其中之一,已经被广泛应用在安全系统、交通管理系统以及教育等方面,切实的帮助了大家的工作生活。技术交流:18701686857 QQ:283870550

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人脸活体检测技术可以有效避免人脸识别中的PS换脸、视频、三维人脸模型、人像照片等不同类型的攻击 http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56703.html dlf283870550 2018/7/28 17:27:55     人脸识别技术是近年来出现的一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物特征识别技术。与其他生物识别技术相比较,人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势,可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面,目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤,访客管理,巡更、会议签到、身份核验等场所。

 
    人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比,在实际应用中具有天然独到的优势:通过摄像头直接获取,可以非接触的方式完成识别过程,方便快捷。但方便的同时也带来了一些问题,易获取,使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制,从而达到窃取盗用信息的目的。尤其是在金融行业,人脸识别技术已逐渐用于远程开户、取款、支付等,涉及用户的切身利益。
    考虑到一旦虚假人脸攻击成功,极有可能对用户造成重大损失,因此势必需要为现有的人脸识别系统开发可靠、高效的人脸活体检测技术。随着技术的进步,人脸活体检测技术就进入了人们的视野。活体检测就是技术的核心了。
 
    那么什么是人脸活体检测呢?人脸活体检测主要是通过识别活体上的生理信息来进行,它把生理信息作为生命特征来区分用照片、硅胶、塑料等非生命物质伪造的生物特征。通俗地讲,就是在人脸识别的过程中证明你确实是个“活人”,不是照片、视频或其他什么,证明你是个人,你就是你。人脸活体检测技术对攻击有多重对抗措施,下面就带大家去感受下其中的奥秘。
 
    人脸活体检测主要内容包括:人脸检测、3D检测、活体算法检测、连续性检测
    人脸检测——定位人脸在哪里,检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况,可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。
    3D检测——验证采集到的是否为立体人像,能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。
    活体算法检测——为了确保你是“活的你”,人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤,比如眨眼判别:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸;或者嘴部张合判别:与眨眼判别类似,要求用户张开、闭合嘴巴一到两次,人脸识别系统据此区分照片与真实人脸。
    连续性检测——和人脸活体检测同时使用能够更好的防止中途切换人。验证人脸运动轨迹是否正常,如果中途换人会出现异常运动;从安全性角度能够防止跳过活体检测直接替换采集的照片。此外,为了防止活体采集的照片被篡改,还可以对采集的照片进行加密处理,保障信息安全。
    基于人脸识别场景中的防欺诈解决方案,人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型的攻击。通过动作指令验证前端活体有效,再获取一张操作者本人照片,将这张照片传送至服务器端,由机器进行活体的后验,防止被攻击欺诈,提高安全性。
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一种手机拍照识别车牌的技术,识别速度快,极致优化的车牌定位和识别算法 http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56668.html dlf283870550 2018/6/18 21:52:46     随着移动互联及移动终端的普及,OCR技术在移动端得到很好地应用,基于OCR技术开发出的手机拍照识别车牌SDK可以直接对汽车的车牌进行识别录入,替代原来的手工记录,然后再人工录入电脑的步骤,让车牌的识别、记录工作变得快捷、便利、准确,会给业务人员带来很大的便利。

    手机拍照识别车牌技术会很好地融入汽车行业以及汽车后市场服务行业、移动警务等行业的移动办公系统中,直接扫描汽车车牌然后识别上传到企业或机构的系统中,促进这些行业业务人员办公的高效,规范。

    下面简单介绍一下手机拍照识别车牌技术:

    手机拍照识别车牌技术是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。手机拍照识别车牌技术分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。车牌区域在整幅图像中所占比例很小,车牌的颜色、大小、位置也不确定,并且定位算法要能够克服不同光照和复杂背景的影响,还要兼顾准确性和实时性,因此快速准确的定位车牌是比较困难的。

    先通过调取智能手机的摄像头获得车牌的彩色图像,然后将采集到的图像进处理,包括通过YUV模型进行灰度化,分段线性变换进行灰度拉升,二值化,Roberts算子进行边缘检测,数学形态学处理等,然后通过Hough变换进行车牌矫正,其次用双投影和灰度跳变的方法实现车牌的定位、分割,最后通过模板匹配实现车牌识别。

    手机拍照识别车牌技术功能

    1. 手机拍照识别车牌识别率高达99.7%;

    2. 识别速度快,极致优化的车牌定位和识别算法;

    3. 手机拍照识别车牌支持车牌种类多:蓝牌、黄牌、挂车号牌、新军牌、警牌、新武警车牌、教练车牌、大使馆车牌、农用车牌、个性化车牌、港澳出入境车牌、澳台车牌、民航车牌、领馆车牌、新能源车牌等

    4. 车牌宽度要求低;

    5. 手机拍照识别车牌采用纯C代码编写,可以跨平台应用。

    随着汽车市场保有量越来越大,从生产销售到保养、维修、交易等各个环节,都需要业务人员记录汽车的车牌号。传统的记录方式,即手工记录,在日益增多的业务量中显得效率越来越低,浪费了业务人员的时间;同时由于笔迹不规范造成错误率很高,如何高效、准确地录入汽车车牌号,成为汽车保险、二手车交易、移动警务中的工作痛点。所以手机拍照识别车牌的技术的出现解决了这一难题。

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移动端vin码识别技术,汽车后市场必备 http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56663.html dlf283870550 2018/6/2 20:06:54      随着二手车交易市场呈爆发式增长,二手车估值需要详细了解车辆的状况和维修历史,车架号/vin码是车辆唯一的身份标识,也是了解二手车车况的入口。移动端vin码识别技术给车辆估值平台提供了便捷的查询入口,通过构建车况自动化查询平台,满足车商随时随地查询车况的需求。

     vin是英文Vehicle Identification Number(车辆识别码)的缩写,俗称十七位码或者车架号。它包含了车辆的生产厂家、年代、车型、车身型式及代码、发动机代码及组装地点等信息。正确解读vin码,对于我们正确地识别车型,以致进行正确地诊断和维修都是十分重要的。一个vin码只对应一辆汽车,因此只要通过输入vin码查询就能将这辆车做过的保养、维修统统调查出来,这些数据都可以具体到具体日期,让二手车购车者能够非常直观的了解到这辆车的所有信息。

移动端vin码查询技术的应用,为汽车后市场,像汽车维修、汽车金融、汽车保养等行业带来便捷

     目前大部分的vin码识别APP、微信服务号、vin码查询网页等都是基于手工录入vin码的,由于17位码是由数字和英文混合排列组成,在手机上手动输入17位的vin码,速度慢,易出错,经常需要多次输入、多次校验,用户体验非常差。

     那么,如何为维修厂、二手车交易市场等快速准确地提供维修配件,提升供应链协同效率是所有汽配商努力面临的问题。这就需要通过使用移动端vin码识别技术,1秒钟识别出车架号/vin码,进而匹配汽配服务商提供的配件数据,配件供应商就可以构建起自动化的汽配管理平台,更快速地为客户提供配件,从而提升整个汽配供应链的运行效率,降低维修厂和汽配供应商的运营成本。

     以上是移动端vin码识别技术在汽车后市场领域的两个应用场景,其实在汽车后市场的众多环节都会应用到移动端vin码识别技术。传统的手工录入车架号/vin码的方式存在效率低、易出错的弊端,也无法构建自动化的查询平台。因此,运用移动端vin码识别技术在汽车后市场服务是大势所趋。

移动端vin码查询技术的应用,为汽车后市场,像汽车维修、汽车金融、汽车保养等行业带来便捷

     目前市场上仅有几家OCR厂商提供移动端vin码识别的技术。下面介绍一下移动端vin码识别技术参数:

     (1)支持平台:Android4.0以上、iOS7.0以上;

     (2)支持二次开发:提供Android开发JAR包,IOS平台.a静态库开发包;

     (3)识别模式:视频预览模式ocr识别。

     接着说说移动端vin码识别技术的优点:

     移动端vin码识别速度快:只需1秒就能识别出VIN码;

     移动端vin码识别准:准确率达98%;

     移动端vin码识别开发包自带解析库,无需联网本地识别;

     移动端vin码识别场景广:同时适配前风挡VIN码识别、发动机铭牌上的汽车VIN码识别、行驶证VIN码识别。

     在汽车数量猛增的当今社会,汽车后市场,像汽车维修、汽车金融、汽车保养等行业,车联网行业,都需要提取车辆的vin码,传统手工录入的方式难以满足指数增长的汽车数量,那么如何快速的获取vin码已变得迫在眉睫。故而移动端vin码识别技术随之兴起。

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一种基于Android、iOS系统的手机端银行卡识别技术,识别市面上几乎所有的银行卡 http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56656.html dlf283870550 2018/5/20 16:13:55         在互联网和大数据时代,为了高效、快速的抢占新增客户市场,银行、保险、移动支付、财务管理等众多领域、行业均把为用户提供最贴心、高效的服务作为企业的业务重心。

      目前,在众多需要录入银行卡信息才能办理的业务仍然停留在纯手工录入的方式,流程繁琐又耗时,造成业务办理的等待时间长,流程效率低,顾客抱怨增多,运营成本也在不断增大等问题。与手工输入银行卡号相比,文通手机端银行卡识别技术具备精确度高、识别速度快、抗干扰性强等特点,能够识别市面上几乎所有的银行卡(含凸字银行卡和平面银行卡等),并且文通手机端银行卡识别技术采用独创的视频预览识别方式,无需按拍摄按钮,直接通过视频预览识别。

Android银行卡识别,直接通过视频预览识别

      手机端银行卡识别技术识别率接近100%,单张图像处理时间在1秒以内,可帮助银行、保险、移动支付、财务管理等行业的客户经理在办理各种业务时应用手机、摄像头、高拍仪、相机等设备进行拍照,通过手机端银行卡识别引擎即可完成对银行卡图像的识别,并将识别后的信息传送给业务系统进行保存和处理,一秒钟录入银行卡卡号信息,节省了人工录入、存储的成本负担,优化了业务流程的同时也增强了用户体验。

手机端银行卡识别技术特点

      1、识别种类多:支持国内各个银行的信用卡、储蓄卡,包括平面字体和凹凸字体;

      2、识别速度快:单张手机端银行卡识别速度小于1 秒;

      3、第三方APP调用: 通过调用识别功能Activity,实现APP应用程序接口调用,支持JAVA、Object-C等多种语言开发调用。

手机端银行卡识别划分:

      1、银行卡号识别SDK:手机端银行卡识别SDK可支持Android、iOS主流移动操作系统,APP集成手机端银行卡识别SDK后,用户采用手机、平板电脑等对银行卡进行视频预览即可自动识别银行卡号;

      2、私有云服务器端银行卡识别服务:文通银行卡号识别技术也可以部署在识别服务器上,可支持Linux 32/64位操作系统、Windows 32位/64位操作系统。用户可部署到自有服务器上,APP可直接调用手机端银行卡识别服务。

      3、OCR在线银行卡识别服务:用户在线购买识别服务,对银行卡进行拍照并将图片传至翔云服务器,识别结果在线传输返给用户。

      手机端银行卡识别技术的出现,为商业效率的提升、用户体验的提升都带来了极大的推动作用,也为商业服务提供商带来了新的机遇。我们有理由相信,受益的不仅仅是最终用户,商家的工作效率也大幅提升了,真正实现了用户、商家和技术提供商的三赢!

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手机拍照身份证识别技术,利用OCR技术识别 http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56655.html dlf283870550 2018/5/19 20:43:49

    手机拍照身份证识别使用成熟的OCR文字识别技术,通过手机或者带有摄像头的终端设备对身份证拍照,并对证件照片做OCR文字识别,提取身份证信息。此技术越来越被广大消费用户认知并使用。优点是:方案成本低,用于智能手机,使用环境方便,功能容易扩展。

 

    近几年,各种各样的APP正在取代PC端软件成为用户应用方式的首选,而在APP中,用户信息注册是必不可少的环节,尤其是大型公众平台、第三方支付平台、二手车交易平台等,更是有庞大的用户群体来进行信息输入。在这样的大环境中,谁能提供更好的用户体验,谁就会在竞争中抢得先机。因此,基于移动终端的OCR识别技术的延伸应用—手机拍照身份证识别应运而生,解决了APP中用户实名注册过程中的手动录入信息的痛点!

    手机拍照身份证识别可以集成在APP中后,利用移动端摄像头拍摄证件并识别信息、完成信息录入。一般人手动录入身份证信息大约需要1分钟左右,而手机拍照身份证识别能将此过程提升至只需1~2秒。这真是既便利,提升用户体验度,获取用户好感,又上档次的功能啊!

    手机拍照身份证识别是利用OCR(光学字符识别)技术,对身份证图片进行版面分析、二值化处理后,对字符段进行分割,再将分割后的单个字符与字符库中的候选字符进行对比,输出可信度较高的字符,最后按照设定好的模板把所需特征信息字符输出,这样识别过程就结束了。

 

    下面介绍一下手机拍照身份证识别的技术参数:

    支持平台:Android4.0、iOS7.0以上;

    手机拍照身份证识别支持二次开发:提供Android开发JAR包、iOS平台.a静态库开发包;

    手机拍照身份证识别模式:采用视频预览模式,和扫描二维码一样,快速识别;

    手机拍照身份证识别支持证件种类:二代身份证、行驶证、驾驶证、护照、港澳通行证、台湾通行证、港澳回乡证、台胞证、中国签证等;

    OCR技术的跨平台使用,识别率高,识别速度快,证件识别率高达98%,识别速度小于1秒。

    这几年随着移动互联网的快速发展,越来越多厂商把目光聚焦在了手机端APP上,将手机拍照身份证识别SDK应用在iOS/Android手机APP里面,以满足需求!

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一种手机拍照识别车牌技术,支持Android、iOS系统 http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56654.html dlf283870550 2018/5/19 20:04:23     随着汽车市场保有量越来越大,从生产销售到保养、维修、交易等各个环节,都需要业务人员记录汽车的车牌号。传统的记录方式,即手工记录,在日益增多的业务量中显得效率越来越低,浪费了业务人员的时间;同时由于笔迹不规范造成错误率很高,如何高效、准确地录入汽车车牌号,成为汽车保险、二手车交易、移动警务中的工作痛点。所以一种手机拍照识别车牌的技术出现了。
 
    随着移动互联及移动终端的普及,OCR技术在移动端得到很好地应用,基于OCR技术开发出的手机拍照识别车牌SDK可以直接对汽车的车牌进行识别录入,替代原来的手工记录,然后再人工录入电脑的步骤,让车牌的识别、记录工作变得快捷、便利、准确,会给业务人员带来很大的便利。
    下面简单介绍一下手机拍照识别车牌技术:
    手机拍照识别车牌技术是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。手机拍照识别车牌技术分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。车牌区域在整幅图像中所占比例很小,车牌的颜色、大小、位置也不确定,并且定位算法要能够克服不同光照和复杂背景的影响,还要兼顾准确性和实时性,因此快速准确的定位车牌是比较困难的。
      先通过调取智能手机的摄像头获得车牌的彩色图像,然后将采集到的图像进处理,包括通过YUV模型进行灰度化,分段线性变换进行灰度拉升,二值化,Roberts算子进行边缘检测,数学形态学处理等,然后通过Hough变换进行车牌矫正,其次用双投影和灰度跳变的方法实现车牌的定位、分割,最后通过模板匹配实现车牌识别。
    手机拍照识别车牌技术功能
    1. 手机拍照识别车牌识别率高达99.7%;
    2. 识别速度快,极致优化的车牌定位和识别算法;
    3. 手机拍照识别车牌支持车牌种类多:蓝牌、黄牌、挂车号牌、新军牌、警牌、新武警车牌、教练车牌、大使馆车牌、农用车牌、个性化车牌、港澳出入境车牌、澳台车牌、民航车牌、领馆车牌、新能源车牌等
    4. 车牌宽度要求低;
    5. 手机拍照识别车牌采用纯C代码编写,可以跨平台应用。
    手机拍照识别车牌技术会很好地融入汽车行业以及汽车后市场服务行业、移动警务等行业的移动办公系统中,直接扫描汽车车牌然后识别上传到企业或机构的系统中,促进这些行业业务人员办公的高效,规范。
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应用车牌识别摄像机,实现全自动24小时无人值守洗车解决方案 http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56631.html dlf283870550 2018/4/30 21:56:25     现如今车牌识别摄像机被大量应用于各种自动获取车牌号的业务处理系统当中。文通科技研发的车牌识别摄像机融合了多项专利技术,如视频编解码技术、嵌入式系统技术、存储技术、网络技术、车牌识别技术、视频识别技术等。车牌识别摄像机在逐步广泛应用于自动洗车房出入口管理系统等业务。

目前自动化洗车越来越受欢迎,洗车系统也逐步的由传统的人工管理模式向互联网化,智能化,无人化管理方面发展。现在很多汽修店的洗车房采用车牌识别摄像机,基于研发一套智能化无人管理的自助洗车系统。

    车主通过制定的手机APP在网上下单,输入车牌号,预约自己想要的洗车类型。然后就把爱车开进安装有文通车牌识别摄像机的自助洗车房,由于之前已经提前预约,当车辆行驶到入口时,车牌识别摄像机会自动识别车牌号,自助洗车系统后台自动判断该辆车是已预约的车辆,并且自动执行该辆车预约的洗车类型程序,执行指定的类型进行全自动洗车业务。此时车主就可以轻松的完成洗车过程,最后支付洗车费用即可。而且通过这个自助洗车APP还可以进行优惠打折,或者一些其他的优惠活动,可谓是既方便又实惠。

    文通车牌识别摄像机基于嵌入式一体化设计理念,内部集成了所需的硬件和软件,采用130万像素高清图像抓拍摄像机,电动变焦镜头,提高效率和识别率;支持车牌号识别、车牌颜色识别等识别,同时具有高清监控功能。

    而且文通车牌识别摄像机采用IP66防护等级(IP66,第一个6是防尘等级,最高等级是6,第二个6是防水等级,最高等级是8),防水、防雾、防尘,文通车牌识别摄像机在模拟淋雨设备中进行长达2小时的淋雨实验,在操作台上能够接受各角度的“暴雨”的洗礼。经过这样严格的实验测试,只要不是浸泡在水中,文通车牌识别摄像机能够轻松应对高湿、淋雨等恶劣环境,特别适用于洗车房这样的高湿环境。

    通过识别车牌来实现全自动洗车的解决方案,大幅度提升了车主的使用体验,得到了很多车主的高度认可,相信这种全自动的洗车系统会越来越多的应用于全国各大城市。车牌识别给大家生活带来的方便也会越来越多!

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浅析人脸识别发展历程及其工作原理 http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56616.html dlf283870550 2018/4/14 20:44:44 人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。

      人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主;人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

      人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸图像采集及检测

      人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

      人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。

      主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,Adaboost算法是一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法。

      人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器),按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器,有效地提高分类器的检测速度。

人脸图像预处理

      人脸图像预处理:对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果,对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

人脸图像特征提取

      人脸图像特征提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

      基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据,其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,对这些局部和它们之间结构关系的几何描述,可作为识别人脸的重要特征,这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

人脸图像匹配与识别

      人脸图像匹配与识别:提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类:一类是确认,是一对一进行图像比较的过程,另一类是辨认,是一对多进行图像匹配对比的过程。

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第三方支付好助手,银行卡识别SDK http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56612.html dlf283870550 2018/4/2 18:50:39     追求客户体验的时代,改善用户体验是每家带有服务性质的公司一直都在做的。现在的电商平台一般都是使用第三方支付,无论是淘宝的支付宝、腾讯的财付通、京东的网银在线等都有同样的问题,绑定时需要输入银行卡号和身份证。但是对于手动输入银行卡号来说确实是很差的体验。所以,一种基于OCR技术推出的银行卡识别SDK则可以帮助第三方支付平台彻底成为便利的代名词。

 

    银行卡识别SDK可以作为一个功能集成在第三方支付平台的系统中,用户可以在增加新卡输入银行卡号时,使用手机摄像头对准银行卡一扫就能识别银行卡号,直接自动输入,对于用户来说是再方便不过了。

    银行卡识别SDK可支持AndroidiOS主流移动操作系统,APP集成银行卡识别SDK后,用户用手机拍照就能自动识别银行卡号,无需手动输入,方便快捷。银行卡识别SDK可支持多种银行卡:国内各个银行的信用卡、储蓄卡,包括平面字体和凹凸字体。银行卡上印刷的各种各样的图案,特别花哨图案对OCR识别影响特别大,通过深度学习引入模型训练大大提升了OCR识别银行卡的识别效果。

 

    银行卡识别SDK速度快,单张识别速度小于1秒;识别率达99%;不仅可以应用在第三方平台,还可以帮助银行、保险、证券等这些需要大量输入银行卡的行业快速准确的登记好用户的银行卡信息,有助于提高用户的服务满意度。

      银行卡识别SDK作为快速准确输入银行卡号的好帮手不仅可以集成在APP端,还有云端识别可供选择,在云端部署银行卡识别SDK后,APP端、电脑端、H5、微信端都可调用,部署简单,开发方便。

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