OCR身份证识别简单算法流程

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做OCR身份证识别的调研，正好整理一下从基础的图像处理角度的算法流程。

OCR简介

• 光学字符识别 Optical Character Recognition（OCR）

• 其目标是对图像中的字符进行分析识别，将其转换为文本格式的字符序列。

• 利用模式识别和数字图像处理技术，解决文字输入问题。

按输入方式分类

• 印刷体文字

• 手写体文字（由扫描仪输入/由手写板输入）

按识别字符集分类

• 英文，中文，日文，韩文等

• 中文，常用4000字，各种字体，相似字不易区分

面向应用的OCR

• 牌照，票据，文稿，名片，身份证，驾驶执照，汽车制造业。

身份证识别

一个典型的身份证识别算法流程图如下：

图像预处理

• 降噪
  滤波、光照处理

• 增强（可选）
  灰度拉伸

• 二值化
  由灰度图像变成二值图像

• 倾斜校正
  Hough变换、投影法

图像分割

• 行分割

  身份证图像字符信息分布规则，每行有一定间隙；采用水平投影法进行图像分割
  

• 字符分割

  垂直投影
  

字符识别

• 模板匹配法

  对每个字符建立一个标准模板，进行图形匹配、笔画匹配、几何特征匹配。
  特点：实现简单，图像质量要求高，计算速度慢，相似字符识别率低

• 人工神经网络字符识别算法

  artificial neural network，简称神经网络（neural network），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。

识别结果处理

- 身份证号码验证

- 有效期验证

---

身份证识别软件

• 云脉

• 文通

• Abbyy

• ……

识别效果和照片清晰度、 倾斜度、背景、光照、对比度等相关性较大。

作者为CSDN博主maowenbei

链接：https://blog.csdn.net/maowenbei/article/details/72765647

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