身份证识别

身份证识别场景

最近在做身份证识别，调研了一些方案，对于一些比较规整，光线、背景、拍照效果比较好的情况下，这种情况下进行检测和识别起来会好很多，但是现在很多情况下，场景比较开放，对于上述的光线、背景、拍照效果没有限制，毕竟每个需要识别的用户在使用的过程中不会关注这些问题，只有疫情下的时候，专门进行身份证录入的工作人员，可能受过培训，他们知道在拍身份证的时候，会把软件的摄取框对准身份证的四个边角，使得背景对识别的任务尽可能小；

身份证识别的流程

证件旋转功能：对上传的图片进行角度旋转，对于用户拍摄的图片，上传到服务器时，图片的旋转方向不固定，有些正好是0度，有些是90度，或者是180度、270度，都有可能，这个时候需要有正确识别当前的证件角度，将证件旋转到正确的位置；
证件位置定位：对于上述场景中描述，场景是自由开放的，这个时候需要能够正确识别出证件的位置和证件的四个角点，并且通过角点对证件的位置进行定位、图像进行转换，将证件能够矫正过来；
文字定位：能够框选出有效的文字区域，对于框选文字，目前的方案比较多，通常采用的有 CTPN、DBNet、EAST、PSE、SAST、FCE、PAN、CRAFT、SegLink等，对于这些网络，效果一般都能达到比较好的效果，对于这个任务，一般采用DBNet网络，相对而言比较简单，也好理解，效果也不错，对于这个阶段，有个问题需要注意下，就是对于不同文字块最好能够区分开，如果将不同字符块的文字框选到一个文字块，在后期的操作过程中就很难进行切分开；
文字识别：通俗的讲，就是将上述识别出来的文字块，进行文字识别，通常采用网络有 CRNN、RARE、SRN、SED、SAR、NRTR、Star、Rossta、SVTR等，一般采用CRNN，结构相对比较简单，效果也比较好，对于3w字形进行训练，都能达到比较好的效果
后处理过程：通常采用采用模版匹配的方式，这种方式如果对于比较清晰的图片识别匹配，效果不错，但是对于一些效果比较模糊的图片处理，主要关键字都能识别错误，所以匹配的时候就需要通过其他的字段来进行辅助定位矫正、识别；

思考：对于上述的问题，后期可以通过‘文字定位’阶段进行解决，即文字定位的同时，能够正确判断哪些字段分别属于那种类型字段，再加以后处理；

使用效果以及对应的python调用方式

import requestsurl = "https://frp-cup.top:63320/predict"payload={'nMsgType': '200',
'sU': 'hello_verify',
'sP': 'hello_verify',
'sS': '0',
'Category': '200',
'SubCategory': '0'}
files=[('image',('1440w.jpg',open('身份证图片.jpg','rb'),'image/jpeg'))
]
headers = {}response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload, files=files)print(response.text)

识别效果

目前识别率平均能达到95%+；

接口试用方式

接口已经开放，调用方式详见 github … …

https://github.com/MaverickMuzi/CertificateIdentification

效果交流方式

感兴趣的伙伴可以一起交流：
ghost_man_evil@126.com
w_|_x: tinalee_muzi

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