基于深度学习的身份证识别系统的开发开题报告

 2021-11-05 07:11

1. 研究目的与意义(文献综述包含参考文献)

1.前言

本课题借助轻量级图像处理计算机视觉库opencv、强大的机器学习算法库tensorflow框架、在计算机视觉领域应用较广的卷积神经网络来进行身份证信息处理与分析的相关研究,主要内容包括身份证图像的预处理、身份证图像区域分割和字符分割以及身份证数字以及文字识别三个方面。

ocr技术是计算机视觉的一个重要分支,ocr即光学字符识别,是指电子设备用字符识别等方式将形状翻译为计算机文字的过程,涉及到模式识别,图像处理,人工智能等学科,是一门综合性的技术。身份证识别属于ocr 技术,身份证识别系统可以准确快速的从用户拍摄的身份证图片中提取性别、籍贯、出生年月、身份证号,签发单位、有效期文本信息,以方便用户进行身份鉴别和认证,有效解决了身份证信息录入问题,身份证信息采集问题,能够快速、高效的处理数据,大大提高了效率。

2.发展和研究现状

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

1.图像预处理

预处理阶段主要是要将图片中的一些噪音,扰动过滤掉,部分采用了计算机视觉库 opencv 进行相应的图像处理。

1)首先对图像进行灰度化处理,将图像转变成黑白的灰度图,减少后续对图像进行处理时的计算量。

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

课题毕业论文、开题报告、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。