[发明专利]用于文件识别的设备在审

专利信息
申请号: 201280042612.6 申请日: 2012-08-28
公开(公告)号: CN103814400A 公开(公告)日: 2014-05-21
发明(设计)人: 伊利亚·科马罗夫;奥拉夫·德雷赛尔;弗兰克·弗里策;曼弗雷德·佩施克 申请(专利权)人: 联邦印刷有限公司
主分类号: G07D7/12 分类号: G07D7/12;G07D7/20
代理公司: 上海申新律师事务所 31272 代理人: 吴俊
地址: 德国*** 国省代码: 德国;DE
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摘要:
搜索关键词: 用于 文件 识别 设备
【说明书】:

发明涉及文件识别领域。

现代文件,例如身份证,驾驶证,机动车登记证书,纸币或其他文件,通常具有可视的文件特征,使一份文件在文件识别过程中能够检测其真实性,以此作为安全特征。文件识别涉及这种可视的和可评估的文件特征。

为了评估在文件识别中被采集的文件特征,经常使用文件识别算法,例如,这种算法将文件特征和参考特征进行对比。例如,如果文件特征与参考特征相匹配,文件就会被认定为真实的。如果文件特征不同于参考特征,文件就会被归类为错误的。然而,文件识别也能在更加复杂的文件识别算法的基础上进行,举例来说,这种算法包括将小波转换用作文件特征,就像文件WO2007/105890中描述的那样。

文件识别通常涉及复杂的,固定的检测器的使用,所述检测器提供进行文件识别所必要的资源。然而这种检测器十分昂贵,并且难于开发。因此也涉及到将这种检测器适用于文件识别的新技术中的问题。

因此,本发明的目标是提供一种文件识别概念,使文件识别可以通过相对简单的设备,特别是移动设备,比如智能手机进行。

这一目标由独立的权利要求的特征达成。从属权利的主题是有利的发展。

上述目标可以由分布式的文件识别概念实现,本发明是建立在这一认知的基础之上的。这会涉及到一个文件识别装置,比如说一个检测器,这一装置测定文件识别是否需要完整进行,或是部分进行,是本地进行还是通过远程服务器。这一测定是在文件识别装置、远程服务者和通讯网络可用的资源基础之上做出的,所述通讯网络能够将文件识别装置和远程服务者连接起来。举例来说,这种资源包括计算能力,存储能力,数据传输速度或通过通讯网络进行数据传输时所能使用的带宽。

根据一个方面,本发明与文件识别装置有关。所述文件识别装置具有一个用来采集文件的文件特征的采集设备,一个中央处理器,如果通过文件识别装置的方式,本地执行文件识别的处理标准被满足,所述中央处理器可以通过文件特征,在本地进行文件检验;以及一个发射机,如果通过文件识别装置方法,本地执行文件识别的处理标准不能被满足,所述发射机可以将数据记录通过通讯网络发送给一个通讯网络地址,所述数据记录取决于文件特征。举例来说,文件特征可能是文件的安全特征,所述文件的安全特征是光学上可采集的。

举例来说,通讯网络地址可能是一个远程服务器的IP地址。

文件特征本身可以表现为数据记录。术语“数据记录”作为通用术语,因此既包含文件特征又包含了取决于文件特征的数据记录。

该文件可能是以下文件之一,有电子的或非电子的:身份证明文件,例如身份证,护照,准入控制通行证,授权通行证,公司通行证或信用卡,控制字符或票据,出生证明,驾驶证或机动车通行证,纸币,支票,邮票,或其他支付方式,例如银行卡或信用卡。文件可以是单层的或多层的,或是纸质的和/或塑料的。文件可以从塑料基薄膜中被生产出来,所述塑料基薄膜可以通过黏合剂黏结和/层压的方式组装形成卡体,薄膜优选具有类似特性的物质。

根据实施的一种形式,该装置旨在使用以下的通讯技术之一进行通讯:GSM,LTE,UMTS,CDMA,蓝牙,或无线局域网络或者其他为人所知晓的通讯技术。

根据一个实施例,采集设备是一个光学采集设备,特别是一部数码相机,或者带有光学图像传感器的采集设备。举例来说,光学图像传感器可以是一个CMOS图像传感器。

根据一个实施例,如果要进行文件识别,特别是通过预先设定文件识别算法的方法进行文件识别,装置可用的处理资源充足,或者如果文件特征的尺寸小于预定的阈值,或者如果通讯网络的数据传输速度低于阈值,这就满足了处理标准。相反, 如果装置可用的处理资源不足以进行文件识别,或者文件特征的尺寸超过了规定的阈值,或者如果通过通讯网络的连接速度低于阈值,则不满足处理标准。

可以利用一个资源分配表来确定可用的处理资源,例如查找表。该表也能够被用来存储文件识别所必需的资源,例如,特别是对不同的文件识别算法所必必需的资源。

举例来说,文件识别算法可以是模式的比较,或是相对复杂的以转化为基础的文件识别算法,所述文件识别算法是已知的。为了模式的识别,一部移动设备能够被用来实施算法,例如PCA(主要成分分析),即通过转化将模式分类的方法,也能被用来进行树形搜索。为了模式的识别,服务器能够被用来执行算法,例如神经网络(NN),或是以这种算法为基础的方法,所述服务器可以利用一个或多个示例分类和支持向量机(SVM),通过训练来提高将这些数据分类的能力。

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