[发明专利]一种融合HOG和LBPH特征的身份证复印件检测方法

说明书

本发明公开了一种融合HOG和LBPH特征的身份证复印件检测方法，包括：首先选取大量身份证和非身份证图片作为训练样本集的正、负样本，分别对训练样本集提取HOG特征和LBPH特征，并训练SVM，得到第一分类器和第二分类器，利用第一分类器对测试图像进行目标检测，获取目标检测结果的LBPH特征；利用第二分类器根据目标检测结果的LBPH特征进行判断，保留判断结果为真的目标。本发明先利用HOG分类器进行检测，然后利用LBPH分类器对HOG检测结果进行再次检测，方法简单、快速、高效，检测准确率高。

技术领域

本发明涉及模式识别技术领域，尤其涉及一种融合HOG和LBPH特征的身份证复印件检测方法。

背景技术

随着科学技术与经济的发展，政府企事业单位的工作量越来越多、办公活动的范围越来越大与市场化对办公速度的要求与准确率越来越高，市场上可用的身份证复印件检测软件却比较少。大部分关于身份证复印件检测的手续仍然是完全基于人工，这造成了大量时间、人力与物力的浪费，人为因素对结果的影响较大。传统的身份证复印件检测软件大多是仅使用单一特征进行检测，检测的准确率较低。这两种检测方法都有着明显的不足。政府企事业单位急需一款能够自动、快速并且准确的检测与身份证复印件相关的手续是否正确的办公自动化软件，使得政府企事业单位可以花费更少的人力、物力与时间，却可以快速并准确的对身份证复印件进行检测。在办理与金融行业相关业务的时候，都需要提供身份证复印件。例如，借记卡业务、证券开户业务、金融保险业务等。随着科学经济的发展以及越来越多的人对经济管理的更加重视，很多金融行业的业务人员的工作量剧增，必须定期检测身份证复印件。

传统处理方法都是选择单一特征进行检测，并且市场上关于身份证复印件检测方法较少，基本上仍然完全依靠人工检测的情况。

发明内容

针对传统的人工检测身份证复印件或仅根据单一特征进行身份证复印件检测，检测效率和检测准确率都不高的问题，本发明提供一种融合HOG和LBPH特征的身份证复印件检测方法，首先进行HOG目标检测、然后利用LBPH和SVM技术再次检测分类可以准确快速判断身份证复印件操作是否正确，提高检测效率与检测准确率。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种融合HOG和LBPH特征的身份证复印件检测方法，包括以下步骤：

步骤S1：选取大量身份证和非身份证图片作为训练样本集的正、负样本，对训练样本集中的每张图片进行尺度归一化；

步骤S2：提取尺度归一化后的训练样本的HOG特征，基于HOG特征训练SVM，得到第一分类器；

步骤S3：提取尺度归一化后的训练样本的LBPH特征，基于LBPH特征训练SVM，得到第二分类器；

步骤S4：对身份证复印件测试图像进行预处理；

步骤S5：利用第一分类器对预处理后的测试图像进行目标检测；

步骤S6：计算步骤S5的目标检测结果的LBP特征，根据得到的LBP特征生成LBPH特征；

步骤S7：利用第二分类器根据步骤S6生成的LBPH特征进行判断，保留判断结果为真的目标，得到测试图像中的身份证复印件。

进一步地，所述步骤S2中提取尺度归一化后的训练样本的HOG特征的方法具体为：

标准化gamma空间和颜色空间并计算训练样本每一个像素的梯度，及利用如下式子：

H(s,t)＝H(s,t)^gamma

G_s(s,t)＝H(s+1,t)-H(s-1,t) G_t(s,t)＝H(s,t+1)-H(s,t-1)