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公开(公告)号：CN106682578B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201611039329.4
申请日：2016-11-21
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种基于眨眼检测的弱光人脸识别方法。该方法包括：通过摄像头拍摄用户的图像，通过人脸检测器从所述用户的图像中检测出人脸图像；通过人脸匹配算法将所述人脸图像与预先存储的已经注册的人脸图像进行匹配，当所述匹配的结果为相似度大于设定的匹配阈值时，则确定所述人脸图像已经注册；通过眨眼检测算法检测多个所述用户的图像中是否存在眨眼，当检测出存在眨眼，则确定所述用户的图像来自活体。本发明的方法通过检测眨眼能很好的区分检测的是照片、雕塑还是活体。相比于ASM+Canny的眨眼检测方法对光线的要求很高的缺点，而本发明利用形态学对图像进行差分处理，能很好的适应弱光检测条件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111460927B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202010186069.3
申请日：2020-03-17
IPC: G06V30/412 , G06V30/413 , G06V30/14 , G06T7/11 , G06T7/136
Abstract: 本发明提供了一种对带表格的图像进行结构化信息提取的方法。该方法包括：提取带表格的图像中的表格区域，对表格区域进行单元格分割；对单元格进行文本行检测和归类；对文本行进行单字分割并识别单字内容，拼接得到文本行内容，根据所述文本行的内容和所述表格区域的单元格分割结果得到所述带表格的图像中的结构化信息。本发明实施例的方法可以有效地提取出房产证图像等带表格的图像中的表格区域、文本行中的单字以及结构化信息。本发明可以帮助人们在进行二手房交易、房产证抵押、贷款买车、落户、适龄儿童入学、出国旅游办签证等行为时，实现自动化的业务流程。
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公开(公告)号：CN111414906A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010145278.3
申请日：2020-03-05
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种纸质票据图片的数据合成与文本识别方法。该方法包括：去除纸质票据图片中的前景文字，获得纸质票据图片的背景图片，并记录纸质票据图片中的文字区域的坐标信息；利用预先收集的词库生成要合成的纸质票据中的字段对应的白底文本图片；根据字段在纸质票据中对应的位置和纸质票据图片中的文字区域的坐标信息，将字段的白底文本图片覆盖在所述背景图片上，得到合成的纸质票据图片；将一定数量的合成的纸质票据图片数据作为训练集，利用训练集采用权重CTC-Loss损失函数对CRNN模型进行训练，利用训练好的CRNN模型对待识别的纸质票据进行文本识别。本发明可以有效地识别出火车票等纸质票据图片中的文本，提高模型对指定位置字符的识别精度。
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公开(公告)号：CN111414906B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202010145278.3
申请日：2020-03-05
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V30/19 , G06V30/146 , G06V30/148 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种纸质票据图片的数据合成与文本识别方法。该方法包括：去除纸质票据图片中的前景文字，获得纸质票据图片的背景图片，并记录纸质票据图片中的文字区域的坐标信息；利用预先收集的词库生成要合成的纸质票据中的字段对应的白底文本图片；根据字段在纸质票据中对应的位置和纸质票据图片中的文字区域的坐标信息，将字段的白底文本图片覆盖在所述背景图片上，得到合成的纸质票据图片；将一定数量的合成的纸质票据图片数据作为训练集，利用训练集采用权重CTC‑Loss损失函数对CRNN模型进行训练，利用训练好的CRNN模型对待识别的纸质票据进行文本识别。本发明可以有效地识别出火车票等纸质票据图片中的文本，提高模型对指定位置字符的识别精度。
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公开(公告)号：CN106682578A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611039329.4
申请日：2016-11-21
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种基于眨眼检测的人脸识别方法。该方法包括：通过摄像头拍摄用户的图像，通过人脸检测器从所述用户的图像中检测出人脸图像；通过人脸匹配算法将所述人脸图像与预先存储的已经注册的人脸图像进行匹配，当所述匹配的结果为相似度大于设定的匹配阈值时，则确定所述人脸图像已经注册；通过眨眼检测算法检测多个所述用户的图像中是否存在眨眼，当检测出存在眨眼，则确定所述用户的图像来自活体。本发明的方法通过检测眨眼能很好的区分检测的是照片、雕塑还是活体。相比于ASM+Canny的眨眼检测方法对光线的要求很高的缺点，而本发明利用形态学对图像进行差分处理，能很好的适应弱光检测条件。
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公开(公告)号：CN111460927A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010186069.3
申请日：2020-03-17
Abstract: 本发明提供了一种对带表格的图像进行结构化信息提取的方法。该方法包括：提取带表格的图像中的表格区域，对表格区域进行单元格分割；对单元格进行文本行检测和归类；对文本行进行单字分割并识别单字内容，拼接得到文本行内容，根据所述文本行的内容和所述表格区域的单元格分割结果得到所述带表格的图像中的结构化信息。本发明实施例的方法可以有效地提取出房产证图像等带表格的图像中的表格区域、文本行中的单字以及结构化信息。本发明可以帮助人们在进行二手房交易、房产证抵押、贷款买车、落户、适龄儿童入学、出国旅游办签证等行为时，实现自动化的业务流程。
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