Способ и устройство для идентификации области

Способ и устройство для идентификации области

Иллюстрации

Показать все

Реферат

По настоящей заявке испрашивается приоритет согласно заявке на патент Китая № 201510728282.1, поданной 30 октября 2015 г., содержание которой полностью включено в настоящую заявку посредством ссылки.

Область техники

Настоящее изобретение в целом относится к сфере обработки изображений и, конкретнее, к способу и устройству для идентификации областей.

Уровень техники

Автоматическая идентификация удостоверения личности (идентификационной карты) представляет собой технологию идентификации символьной (буквенно-цифровой) информации на удостоверении личности путем обработки изображения.

Смежная технология обеспечивает способ автоматической идентификации удостоверения личности, содержащий сканирование удостоверения личности с помощью устройства сканирования удостоверения личности в фиксированном относительном положении для получения сканированного изображения удостоверения личности; идентификацию символов заданных n областей в сканированном изображении для получения информации о по меньшей мере одном из следующих параметров: имя, пол, национальность, дата рождения, адрес и гражданский идентификационный номер. Однако идентифицировать изображение удостоверения личности, полученного непосредственно путем фотографирования, трудно.

Раскрытие изобретения

Учитывая проблемы предшествующего уровня техники, в изобретении предложены способ и устройство для идентификации областей.

Согласно первому аспекту настоящего изобретения предлагается способ идентификации областей. Способ включает в себя следующее: получают расположение области лица на плоскости идентификационного изображения; определяют по меньшей мере одну информационную область на основе расположения области лица на плоскости; и сегментируют информационную область для получения по меньшей мере одной символьной области.

В примере осуществления изобретения расположение области лица на плоскости представлено путем использования заданного края области лица; причем получение расположения области лица на плоскости идентификационного изображения включает в себя следующее: идентифицируют лицо на идентификационном изображении для получения области лица; и идентифицируют заданный край области лица на основе области лица.

В примере осуществления изобретения идентификация лица на идентификационном изображении для получения области лица включает в себя следующее: идентифицируют лицо в заданной области идентификационного изображения для получения области лица с помощью модели лица, имеющей заданный размер лица.

В примере осуществления изобретения идентификация заданного края области лица на основе области лица включает в себя следующее: определяют исследуемую область на основе нижней части области лица, причем исследуемая область включает в себя нижний край области лица; и выполняют распознавание прямой на изображении в исследуемой области для идентификации нижнего края области лица.

В примере осуществления изобретения выполнение распознавания прямой на изображении в исследуемой области для идентификации нижнего края области лица включает в себя следующее: подвергают исследуемую область воздействию горизонтального фильтра Собеля и бинаризации для получения обработанной исследуемой области; выполняют построение прямой по точкам или преобразование Хафа на обработанной исследуемой области для получения линейного сегмента, длина которого больше заданной длины, и идентифицируют линейный сегмент в качестве нижнего края на области лица.

В примере осуществления изобретения способ дополнительно включает в себя следующее: корректируют наклон идентификационного изображения на основе уклона заданного края.

В примере осуществления изобретения корректирование наклона идентификационного изображения на основе уклона заданного края включает в себя следующее: определяют угол между заданным краем и горизонтальным направлением на основе уклона заданного края; и поворачивают идентификационное изображение на основе угла так, чтобы заданный край повернутого идентификационного изображения был параллелен горизонтальному направлению.

В примере осуществления изобретения, сегментирование информационной области для получения по меньшей мере одной символьной области включает в себя следующее: бинаризуют информационную область для получения бинаризованной информационной области; вычисляют первую гистограмму для бинаризованной информационной области в горизонтальном направлении, причем первая гистограмма включает в себя вертикальную координату пиксельных точек в каждой строке и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждой строке; идентифицируют n строк символьных областей на основе набора последовательных строк, состоящего из строк, в которых накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на первой гистограмме больше первого порога, причем n представляет собой положительное целое число; для i-й строки символьных областей вычисляют вторую гистограмму для бинаризованной информационной области в вертикальном направлении, причем вторая гистограмма включает в себя горизонтальную координату пиксельных точек в каждом столбце и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждом столбце, причем n ≥ i ≥ 1 и i представляет собой положительное целое число; идентифицируют n_i символьных областей на основе набора последовательных столбцов, состоящего из столбцов, в которых накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на второй гистограмме больше второго порога.

Согласно второму аспекту настоящего изобретения предлагается устройство для идентификации областей. Устройство включает в себя: модуль получения, выполненный с возможностью получения расположения области лица на плоскости идентификационного изображения; модуль определения, выполненный с возможностью определения по меньшей мере одной информационной области на основе расположения области лица на плоскости; и модуль сегментирования, выполненный с возможностью сегментирования информационной области для получения по меньшей мере одной символьной области.

В примере осуществления изобретения расположение области лица на плоскости представлено путем использования заданного края области лица; причем модуль получения включает в себя первый подмодуль идентификации, выполненный с возможностью идентификации лица на идентификационном изображении для получения области лица; и второй подмодуль идентификации, выполненный с возможностью идентификации заданного края области лица на основе области лица.

В примере осуществления изобретения первый подмодуль идентификации выполнен с возможностью идентификации лица в заданной области идентификационного изображения для получения области лица с помощью модели лица, имеющей заданный размер лица.

В примере осуществления изобретения второй подмодуль идентификации включает в себя: подмодуль определения исследуемой области, выполненный с возможностью определения исследуемой области на основе нижней части области лица, причем исследуемая область включает в себя нижний край области лица; и подмодуль распознавания, выполненный с возможностью распознавания прямой на изображении в исследуемой области для идентификации нижнего края области лица.

В примере осуществления изобретения подмодуль распознавания включает в себя: подмодуль фильтров, выполненный с возможностью подвергания исследуемой области воздействию горизонтального фильтра Собеля и бинаризации для получения обработанной исследуемой области; и подмодуль преобразования, выполненный с возможностью построения прямой по точкам или преобразования Хафа на обработанной исследуемой области для получения линейного сегмента, длина которого больше заданной длины, и идентификации линейного сегмента в качестве нижнего края на области лица.

В примере осуществления изобретения устройство дополнительно включает в себя: модуль коррекции, выполненный с возможностью коррекции наклона идентификационного изображения на основе уклона заданного края.

В примере осуществления изобретения модуль коррекции включает в себя: подмодуль определения угла, выполненный с возможностью определения угла между заданным краем и горизонтальным направлением на основе уклона заданного края; и подмодуль поворота, выполненный с возможностью поворота идентификационного изображения на основе угла так, чтобы заданный край повернутого идентификационного изображения был параллелен горизонтальному направлению.

В примере осуществления изобретения модуль сегментирования включает в себя: модуль бинаризации, выполненный с возможностью бинаризации информационной области для получения бинаризованной информационной области; первый субмодуль вычисления, выполненный с возможностью вычисления первой гистограммы бинаризованной информационной области в горизонтальном направлении, причем первая гистограмма включает в себя вертикальную координату пиксельных точек в каждой строке и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждой строке; субмодуль идентификации строк, выполненный с возможностью идентификации n строк символьных областей на основе набора последовательных строк, состоящего из строк, в которых накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на первой гистограмме больше первого порога, причем n представляет собой положительное целое число; второй субмодуль вычисления, выполненный с возможностью вычисления для i-й строки символьных областей второй гистограммы бинаризованной информационной области в вертикальном направлении, причем вторая гистограмма включает в себя горизонтальную координату пиксельных точек в каждом столбце и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждом столбце, причем n ≥ i ≥ 1 и i представляет собой положительное целое число; и субмодуль идентификации символов, выполненный с возможностью идентификации n_i символьных областей на основе набора последовательных столбцов, состоящего из столбцов, в которых накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на второй гистограмме больше второго порога.

Согласно третьему аспекту настоящего изобретения предлагается устройство для идентификации областей. Устройство включает в себя: процессор; память для хранения команд, исполняемых процессором; причем процессор выполнен с возможностью: получения расположения области лица на плоскости идентификационного изображения; определения по меньшей мере одной информационной области на основе положения области лица на плоскости; и сегментирования информационной области для получения по меньшей мере одной символьной области.

Варианты осуществления изобретения могут обеспечить по меньшей мере некоторые из следующих благоприятных эффектов: путем получения расположения области лица на плоскости идентификационного изображения; определения по меньшей мере одной информационной области на основе расположения области лица на плоскости; и сегментирования информационной области для получения по меньшей мере одной символьной области, оно позволяет решать проблемы предшествующего уровня техники, состоящие в том, что некоторые информационные области на идентификационном изображении, полученном непосредственно путем фотографирования, трудно идентифицировать, и в том, что определение местоположения некоторых информационных областей является неточным, и позволяет достичь эффектов точного определения местоположения информационных областей и точной идентификации символьной области в информационной области путем определения других информационных областей с помощью расположения области лица на плоскости идентификационного изображения и сегментирования других информационных областей.

Следует понимать, что как вышеприведенное общее описание, так и следующее ниже описание осуществления изобретения представлены только в качестве примера и не являются ограничительными для настоящего изобретения.

Краткое описание чертежей

Прилагаемые чертежи, которые включены в это описание изобретения и составляют его часть, иллюстрируют варианты осуществления в соответствии с изобретением и, вместе с описанием, служат для объяснения принципов изобретения.

На ФИГ. 1 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ идентификации областей в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 2 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ идентификации областей в соответствии с другим примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 3A представлена блок-схема, иллюстрирующая способ идентификации областей в соответствии с другим примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 3B представлено схематическое изображение, иллюстрирующее идентификацию лица в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 3C представлена блок-схема, иллюстрирующая способ идентификации областей в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 3D представлено схематическое изображение, иллюстрирующее изображение лица, подвергнутое воздействию горизонтального фильтра Собеля в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 3E представлено схематическое изображение, иллюстрирующее бинаризованное изображение лица в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 3F представлено схематическое изображение, иллюстрирующее изображение лица, подвергнутое преобразованию Хафа в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 4 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ идентификации областей в соответствии с другим примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 5A представлена блок-схема, иллюстрирующая способ идентификации областей в соответствии с другим примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 5B представлено схематическое изображение, иллюстрирующее первую гистограмму информационной области в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 5C представлено схематическое изображение, иллюстрирующее набор последовательных строк информационной области в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 5D представлено схематическое изображение, иллюстрирующее вторую гистограмму информационной области в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 5E представлено схематическое изображение, иллюстрирующее набор последовательных столбцов информационной области в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 6 представлена блок-схема, иллюстрирующая устройство для идентификации областей в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 7 представлена блок-схема, иллюстрирующая устройство для идентификации областей в соответствии с другим примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 8 представлена блок-схема, иллюстрирующая второй подмодуль идентификации в устройстве для идентификации областей в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 9 представлена блок-схема, иллюстрирующая устройство для идентификации областей в соответствии с другим примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 10 представлена блок-схема, иллюстрирующая устройство для идентификации областей в соответствии с другим примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 11 представлена блок-схема, иллюстрирующая устройство для идентификации областей в соответствии с примером осуществления изобретения.

Осуществление изобретения

Обратимся теперь подробным образом к примерам осуществления изобретения, которые иллюстрируются прилагаемыми чертежами. Следующее описание содержит ссылки на прилагаемые чертежи, где одинаковые номера на различных чертежах представляют одинаковые или сходные элементы, если не указано иное. Способы реализации, изложенные в следующем описании примера осуществления изобретения, не представляют все варианты реализации, соответствующие изобретению. Вместо этого, они просто служат примерами устройств и способов, соответствующих аспектам изобретения, содержащихся в приложенной формуле изобретения.

На ФИГ. 1 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ идентификации областей в соответствии с примером осуществления изобретения. Как показано на ФИГ. 1, способ идентификации областей может включать в себя следующие шаги.

На шаге 102 получают расположение области лица на плоскости идентификационного изображения. На идентификационном изображении идентифицируют заданный край.

Идентификационное изображение представляет собой изображение, полученное непосредственно путем фотографирования идентификационного документа, такое как изображение на удостоверении личности, изображение на карточке социального обеспечения и т. п.

Поскольку идентификационный документ обычно содержит идентификационную фотографию пользователя, идентификационное изображение будет включать в себя область лица.

На шаге 104 определяют по меньшей мере одну информационную область на основе расположения области лица на плоскости.

Поскольку местоположение области лица на идентификационном документе является относительно фиксированным, определять местоположение области лица легче, чем местоположение информационной области, при этом каждую из информационных областей можно идентифицировать на идентификационном изображении на основе положения области лица на плоскости.

Термин «информационная область» относится к области, несущей символьную информацию на идентификационном изображении, такой как по меньшей мере область информации об имени, область информации о дате рождения, область информации о поле, область информации об адресе, область информации о гражданском идентификационном номере, область информации об учреждении, где выдан идентификационный документ, область информации о сроке действия и т. п.

На шаге 106 информационную область сегментируют для получения по меньшей мере одной символьной области.

Информационная область может содержать множество символов. По меньшей мере одна символьная область может быть получена путем сегментирования одной информационной области. Символьная область представляет собой область, содержащую единственный символ. Этот символ может представлять собой китайский иероглиф, английскую букву, цифру и единственный символ другого языка.

Таким образом, в способе идентификации областей в соответствии с данным вариантом осуществления изобретения, путем получения расположения области лица на плоскости идентификационного изображения; определения по меньшей мере одной информационной области на основе расположения области лица на плоскости; и сегментирования информационной области для получения по меньшей мере одной символьной области, могут быть решены проблемы предшествующего уровня техники, состоящие в том, что некоторые информационные области на идентификационном изображении, полученном непосредственно путем фотографирования, трудно идентифицировать, и в том, что определение местоположения некоторых информационных областей является неточным, и могут быть достигнуты эффекты точного определения местоположения информационных областей и точной идентификации символьной области в информационной области путем определения других информационных областей с помощью расположения области лица на плоскости идентификационного изображения и сегментирования других информационных областей.

На ФИГ. 2 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ идентификации областей в соответствии с другим примером осуществления изобретения. Как показано на ФИГ. 2, способ идентификации областей может включать в себя следующие шаги.

На шаге 202 идентифицируют лицо на идентификационном изображении для получения области лица.

В альтернативном варианте при фотографировании идентификационного документа в интерфейсе фотографирования имеется прямоугольная область для задания направления при фотографировании. Пользователь может фотографировать идентификационный документ, выравнивая прямоугольную область относительного идентификационного документа так, чтобы получить идентификационное изображение.

Поскольку идентификационный документ обычно содержит идентификационную фотографию пользователя, идентификационное изображение будет включать в себя область лица. Область лица может быть идентифицирована на идентификационном изображении с помощью технологии распознавания лиц. Технология распознавания лиц является отработанной технологией распознавания. Данный вариант осуществления не ограничивает применяемый тип технологии распознавания лиц.

На шаге 204 идентифицируют заданный край области лица на основе области лица.

В альтернативном варианте заданный край представляет собой нижний край области лица.

На идентификационном изображении, поскольку нижний край области лица имеет значительное отличие от фонового цвета идентификационного документа, нижний край области лица представляет собой край, который относительно легко идентифицировать.

На шаге 206 по меньшей мере одну информационную область определяют на основе заданного края области лица.

Когда тип идентификационного изображения известен, соотношение между относительным положением заданного края области лица и другой информационной области идентификационного документа является фиксированным, поэтому по меньшей мере одна информационная область может быть определена на основе заданного края области лица и соотношения между относительными положениями.

Так, если взять в качестве примера повторно оформленное удостоверение личности, область гражданского идентификационного номера расположена под нижним краем области лица; в качестве другого примера, область адресной информации расположена с левой стороны от области лица в горизонтальном направлении и между нижним краем области лица и половиной высоты области лица в вертикальном направлении. По меньшей мере одна информационная область может быть определена на основе заданного края области лица и соотношения между относительными положениями.

На шаге 208 информационную область сегментируют для получения по меньшей мере одной символьной области.

Информационная область может содержать множество символов. По меньшей мере одна символьная область может быть получена путем сегментирования одной информационной области. Символьная область представляет собой область, содержащую единственный символ. Этот символ может представлять собой китайский иероглиф, английскую букву, цифру и единственный символ другого языка.

Таким образом, в способе идентификации областей в соответствии с данным вариантом осуществления изобретения, путем получения положения заданного края области лица на идентификационном изображении; определения информационной области на основе заданного края области лица; и сегментирования информационной области для получения по меньшей мере одной символьной области, могут быть решены проблемы предшествующего уровня техники, состоящие в том, что некоторые информационные области на идентификационном изображении, полученном непосредственно путем фотографирования, трудно идентифицировать, и в том, что определение местоположения некоторых информационных областей является неточным, и могут быть достигнуты эффекты точного определения местоположения информационных областей и точной идентификации символьной области в информационной области путем определения других информационных областей с помощью расположения области лица на плоскости идентификационного изображения и сегментирования других информационных областей.

В примере осуществления, основанном на варианте осуществления, показанном на ФИГ. 2, вышеупомянутый шаг 202 может быть альтернативно реализован как шаг 202a, вышеупомянутый шаг 204 может быть альтернативно реализован как шаг 204a и 204b, как показано на ФИГ. 3A.

На шаге 202a лицо идентифицируют в заданной области идентификационного изображения для получения области лица с помощью модели лица, имеющей заданный размер лица.

В альтернативном варианте для получения модели лица выполняют предварительное обучение. Поскольку размер области лица на идентификационном изображении является относительно фиксированным, модель лица представляет собой модель лица, имеющую заданный размер лица.

Пользовательский терминал идентифицирует лицо в заданной области идентификационного изображения для получения области лица с помощью модели лица, имеющей заданный размер лица. В альтернативном варианте осуществления идентификационное изображение сегментируют на множество оконных областей, и характеристику изображения каждой оконной области извлекают и вводят в модель лица. Когда модель лица выдает положительный результат, соответствующая оконная область идентифицируется как область лица; когда модель лица выдает отрицательный результат, соответствующая оконная область идентифицируется как область, не относящуюся к лицу.

В альтернативном варианте осуществления, поскольку оконная область обычно расположена в верхней правой части идентификационного документа, идентификацию лица предпочтительно выполнять в правой заданной области оконная область идентификационного изображения.

Данный вариант осуществления не ограничивает строго точность идентифицированной области лица.

На шаге 204a определяют исследуемую область на основе нижней части области лица, причем исследуемая область включает в себя нижний край области лица.

Исследуемую область определяют в нижней части области лица на основе заданного окна, так, чтобы исследуемая область покрывала нижний край области лица.

Например, как показано на ФИГ. 3B, после идентификации области 30 лица, исследуемую область 34 выбирают из идентификационного изображения, принимая центр 32 нижней части области 30 лица в качестве центра, и принимая размер заданного окна в качестве диапазона.

На шаге 204b в исследуемой области выполняют распознавание прямой для идентификации нижнего края области лица.

В альтернативном варианте в способе распознавания прямой применяется алгоритм построения прямой по точкам или алгоритм преобразования Хафа. Шаг 204b может быть альтернативно реализован в виде шага 301 и шага 302, как показано на ФИГ. 3C.

На шаге 301 исследуемую область подвергают воздействию горизонтального фильтра Собеля и бинаризации для получения обработанной исследуемой области.

Сначала исследуемую область подвергают воздействию фильтра Собеля, иными словами, исследуемую область фильтруют с помощью оператора Собеля в горизонтальном направлении, а полученная в результате диаграмма показана на ФИГ. 3D. Затем отфильтрованную исследуемую область бинаризуют. Бинаризация относится к сравнению уровней серого пиксельных точек в исследуемой области с заданным порогом серого и разделению пиксельных точек в исследуемой области на две группы: группу пиксельных точек, уровни серого которых больше заданного порога серого, и группу пиксельных точек, уровни серого которых меньше заданного порога серого. Две группы пиксельных точек представлены двумя различными цветами, черным и белым, на идентификационном изображении, тем самым позволяя получить бинаризованную исследуемую область, как показано на ФИГ. 3E. Пиксельные точки, находящиеся в цвете переднего плана, называют пиксельными точками цвета переднего плана, т. е. это белые пиксельные точки на ФИГ. 3E, а пиксельные точки, находящиеся в фоновом цвете, называют пиксельными точками фонового цвета, т. е. это черные пиксельные точки на ФИГ. 3E.

На шаге 302 выполняют построение прямой по точкам или преобразование Хафа на обработанной исследуемой области для получения линейного сегмента, длина которого больше заданной длины, и идентификации линейного сегмента в качестве нижнего края на области лица.

Как показано на ФИГ. 3F, после выполнения преобразования Хафа имеется линейный сегмент, длина которого больше заданной длины, расположенный ниже области лица, при этом линейный сегмент представляет собой нижний край области лица.

Таким образом, в способе идентификации областей в соответствии с данным вариантом осуществления изобретения путем определения исследуемой области на основе нижней части области лица, подвергания исследуемой области воздействию горизонтального фильтра Собеля и бинаризации для получения обработанной исследуемой области; выполнения построения прямой по точкам или преобразования Хафа на обработанной исследуемой области для получения линейного сегмента, длина которого больше заданной длины; идентификации линейного сегмента в качестве нижнего края на области лица, может быть эффективно и точно идентифицирован нижний край области лица. В то же время, поскольку исследуемая область имеет небольшой диапазон, при извлечении нижнего края потребовался бы небольшой объем вычислений, поэтому скорость идентификации может быть улучшена.

Для вышеупомянутого шага 202a получение модели лица требует предварительного обучения. Например, процедура обучения включает в себя следующие шаги.

Предварительно получают образец позитивного изображения и образец негативного изображения. Образец позитивного изображения может включать в себя область лица, имеющую заданный размер. Образец негативного изображения может включать в себя область изображения без лица, область изображения, содержащую неполную лицо, изображение области лица, не имеющую заданный размер, изображение насыщенного деталями фона и так далее.

Извлекают характеристики образца позитивного изображения и образца негативного изображения, такие как характеристика Хаара. Затем характеристику образца позитивного изображения и первую метку, представляющую положительный результат, вводят в начальную модель, характеристику образца негативного изображения и вторую метку, представляющую отрицательный результат, вводят в начальную модель, и получают модель лица после обучения. В альтернативном варианте первая метка представляет собой 1, а вторая метка представляет собой 0. Начальную модель строят с помощью алгоритма сортировки, такого как алгоритм, работающий по принципу адаптивного улучшения или метод опорных векторов МОВ (SVM).

В примере осуществления, основанном на варианте осуществления, показанном на ФИГ. 2, идентификационный документ имеет небольшой угол поворота относительного горизонтального направления на идентификационном изображении; иными словами, идентификационный документ не горизонтален на идентификационном изображении, но находится под углом с горизонтальным направлением. В альтернативном варианте осуществления пользовательский терминал корректирует наклон идентификационного изображения на основе уклона заданного края. Иначе говоря, после шага 204 способ может дополнительно включать в себя шаги 205a и 205b, как показано на ФИГ. 4.

На шаге 205a угол между заданным краем и горизонтальным направлением определяют на основе уклона заданного края.

Пользовательский терминал вычисляет угол между нижним краем области лица и горизонтальным направлением. Этот угол также представляет собой угол между идентификационным документом и горизонтальным направлением.

На шаге 205b идентификационное изображение поворачивают на основе угла так, чтобы заданный край повернутого идентификационного изображения был параллелен горизонтальному направлению.

Таким образом, в способе идентификации областей в соответствии с данным вариантом осуществления изобретения, путем поворота края области лица для выполнения коррекции так, чтобы идентификационное изображение было параллельно горизонтальному направлению, может быть повышена точность последующей идентификации информационной области.

В примере осуществления, основанном на варианте осуществления, показанном на ФИГ. 2, шаг 208 представляет собой процедуру сегментирования информационной области. Шаг 208 может быть альтернативно реализован в виде шагов 208a-208e, как показано на ФИГ. 5A.

На шаге 208a информационную область бинаризуют для получения бинаризованной информационной области.

Если взять в качестве примера информационную область, представляющую собой гражданский идентификационный номер, в альтернативном варианте осуществления информационная область может сначала быть подвергнута предварительной обработке. Предварительная обработка может включать в себя такие операции, как подавление шумов, фильтрация, извлечение краев и т. п. Предварительно обработанная информационная область может быть бинаризована.

На шаге 208b вычисляют первую гистограмму бинаризованной информационной области в горизонтальном направлении, причем первая гистограмма включает в себя вертикальную координату пиксельных точек в каждой строке и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждой строке.

Первую гистограмму бинаризованной информационной области вычисляют в горизонтальном направлении, причем первая гистограмма представляет вертикальную координату пиксельных точек в каждой строке в вертикальном направлении и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждой строке в горизонтальном направлении, как показано на ФИГ. 5B.

На шаге 208c n строк символьных областей идентифицируют на основе набора последовательных строк, состоящего из строк, в которых накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на первой гистограмме больше первого порога, причем n представляет собой положительное целое число.

Накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждой строке может быть получено на основе первой гистограммы. Сравнивая накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждой строке с первым порогом, набор последовательных строк, состоящий из строк, в которых накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на первой гистограмме больше первого порога, можно определить в качестве строк, в которых расположены символьные области.

Набор последовательных строк относится к набору из m последовательных строк пиксельных точек, в котором накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана больше первого порога, как показано на ФИГ. 5C. Для m строк пиксельных точек на ФИГ. 5C, накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на левой гистограмме больше первого порога. m строк пиксельных точек соответствуют строке гражданского идентификационного номера «0421299» на идентификационном изображении.

Когда информационная область может представлять собой информационную область адреса или другие информационные области, символьная область может содержать две или более строк. Между тем, каждый набор последовательных строк идентифицируют в качестве строки символьных областей, и n наборов последовательных строк идентифицируют в качестве n строк символьных областей.

На шаге 208d для i-й строки символьных областей вычисляют вторую гистограмму в вертикальном направлении, причем вторая гистограмма включает в себя горизонтальную координату пиксельных точек в каждом столбце и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждом столбце, причем n ≥ i ≥ 1 и i представляет собой положительное целое число.

Для идентифицированной строки гражданского идентификационного номера вторую гистограмму вычисляют в вертикальном направлении, причем вторая гистограмма представляет горизонтальную координату пиксельных точек в каждом столбце в горизонтальном направлении и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждом столбце в вертикальном направлении, как показано на ФИГ. 5D.