改進(jìn)特征匹配算法在銀行卡號(hào)識(shí)別中的應(yīng)用

董延華, 陳中華, 宋和燁, 黃 雨

(吉林師范大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院, 數(shù)值模擬吉林省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 吉林 四平 136000)

隨著電子商務(wù)的迅速發(fā)展, 移動(dòng)支付已逐漸成為人們生活的主要交易方式. 如手機(jī)充值、 購物付款、 轉(zhuǎn)賬提現(xiàn)等均可通過手機(jī)支付完成, 而這種支付的前提是將手機(jī)和銀行卡進(jìn)行綁定, 目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)通過手機(jī)攝像識(shí)別銀行卡號(hào), 但存在識(shí)別速度慢、 識(shí)別率低等問題[1]. 因此, 如何在移動(dòng)終端上更快速、 更準(zhǔn)確地識(shí)別銀行卡號(hào)等相關(guān)信息, 從而完成銀行卡與移動(dòng)支付方式的綁定已成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn). 本文在傳統(tǒng)識(shí)別技術(shù)的基礎(chǔ)上, 提出一種改進(jìn)的特征匹配算法, 以提升銀行卡號(hào)識(shí)別的正確率, 并為其他相關(guān)數(shù)字識(shí)別技術(shù)提供參考.

1 銀行卡號(hào)識(shí)別算法基本步驟

銀行卡號(hào)識(shí)別技術(shù)流程為灰度化、 二值化、 邊緣檢測、 輪廓提取、 歸一化和卡號(hào)識(shí)別.

1.1 灰度化 通常拍攝或保存的銀行卡圖像都是彩色圖像, 處理圖像時(shí), 要分別對(duì)RGB三種顏色分量進(jìn)行處理, 計(jì)算量較大, 計(jì)算時(shí)間較長. 灰度圖像即可表示卡號(hào)的形態(tài)特征, 并且比彩色圖像所占存儲(chǔ)空間小. 為了優(yōu)化系統(tǒng), 需要將原銀行卡圖像轉(zhuǎn)換成8位的灰度值圖像[2].

1.2 二值化 獲取的灰度化圖像需進(jìn)行二值化處理. 二值化就是將彩色圖像轉(zhuǎn)換為只包含兩種像素值的圖像, 分別用255和0表示白色和黑色[3]. 二值化處理需要通過函數(shù)計(jì)算出閾值T, 分割所有像素點(diǎn), 大于該閾值的像素點(diǎn)變?yōu)?55(白色), 小于該閾值的像素點(diǎn)變?yōu)?(黑色)[4].

其中:g(x,y)表示某一像素點(diǎn)的灰度值;T表示閾值.

1.3 邊緣檢測 邊緣檢測利用銀行卡號(hào)與背景像素點(diǎn)有跳躍性的差別, 確定卡號(hào)的具體位置, 通常卡號(hào)位于梯度值最大處. 將卡號(hào)的位置確定, 可有針對(duì)性地對(duì)數(shù)字進(jìn)行識(shí)別[5].

1.4 輪廓提取 處理后得到的銀行卡二值化圖像需進(jìn)行卡號(hào)區(qū)域與背景的分離. 本文采用輪廓提取確定卡號(hào)區(qū)域[6].

1.5 歸一化 輪廓提取后得到的圖像大小不一、 形狀各異, 不能直接進(jìn)行數(shù)字識(shí)別[7], 需將圖像歸一化處理. 歸一化處理即將待識(shí)別圖像按一定標(biāo)準(zhǔn)變換, 使其大小形狀一致, 方便提取特征進(jìn)行比對(duì).

1.6 卡號(hào)識(shí)別 銀行卡號(hào)由16位或19位數(shù)字組成, 并且是標(biāo)準(zhǔn)化字體印制, 采用特征匹配法識(shí)別銀行卡號(hào)可較好地減少存儲(chǔ)空間, 節(jié)約計(jì)算時(shí)間.

1) 橫線特征. 按照數(shù)字0～9的特點(diǎn), 有的數(shù)字存在橫線, 所以橫向上定義為HX=HD/HK, 其中:HD表示橫向上連續(xù)的像素點(diǎn)個(gè)數(shù);HK表示數(shù)字圖像橫向上的像素點(diǎn)個(gè)數(shù). 若0.6≤HX≤1.0, 則該數(shù)字存在橫線. 根據(jù)橫線在數(shù)字上的位置不同, 把橫線特征分為3種： 上橫線、 中橫線和下橫線. 以數(shù)字2和7為例, 如圖1(A)和(B)所示.

2) 豎線特征. 與橫線特征原理相同, 在豎向上定義為SX=SD/SG, 其中:SD表示豎直方向上連續(xù)的像素點(diǎn)個(gè)數(shù);SG表示數(shù)字圖像豎直方向上的像素點(diǎn)個(gè)數(shù). 若0.4≤SX≤1.0, 則確定該數(shù)字存在豎線. 根據(jù)豎線在數(shù)字上的位置不同, 把豎線特征分為2種： 左豎線和右豎線. 以數(shù)字0為例, 如圖1(C)所示.

圖1 特征提取示意圖Fig.1 Sketch map of feature extraction

3) 水平方向交點(diǎn). 在數(shù)字圖像水平方向用3條線將圖像平均分成3部分, 當(dāng)每條線穿越圖像時(shí), 直線上的點(diǎn)由0變?yōu)?時(shí)即存在一個(gè)交點(diǎn), 自上而下分別為水平1/3交點(diǎn)數(shù), 水平1/2交點(diǎn)數(shù), 水平2/3交點(diǎn)數(shù), 如圖1(D)所示.

4) 豎直方向交點(diǎn). 與水平方向原理相同, 豎直方向3條線從左到右分別定義為豎直1/3交點(diǎn)數(shù), 豎直1/2交點(diǎn)數(shù), 豎直2/3交點(diǎn)數(shù), 如圖1(E)[8]所示.

根據(jù)特征提取方法, 生成如表1所示的特征統(tǒng)計(jì)表. 由表1可見, 任意兩個(gè)數(shù)字的特征向量均不同, 所以可通過對(duì)處理后的銀行卡號(hào)圖像進(jìn)行特征提取, 再將提取數(shù)據(jù)與特征統(tǒng)計(jì)表進(jìn)行比對(duì), 得到對(duì)應(yīng)的數(shù)字[9]. 對(duì)本文方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試, 測試使用單個(gè)數(shù)字的圖像, 結(jié)果列于表2. 由表2可見, 大部分?jǐn)?shù)字的識(shí)別正確率均較低, 很多數(shù)字字符并未在特征統(tǒng)計(jì)表中識(shí)別出. 結(jié)合表1可見, 數(shù)字3和8的特征向量很接近, 數(shù)字2,4,9的特征向量也很接近, 光線或背景等因素變化會(huì)極大影響數(shù)字識(shí)別的準(zhǔn)確性.

表 1 10個(gè)數(shù)字的特征統(tǒng)計(jì)表

表2 數(shù)字識(shí)別測試結(jié)果

2 改進(jìn)的特征匹配算法

針對(duì)傳統(tǒng)數(shù)字識(shí)別算法的不足, 本文對(duì)特征匹配算法進(jìn)行改進(jìn). 從特征提取入手, 去掉橫線特征和豎線特征, 特征提取不再是簡單的交點(diǎn), 而是通過N次學(xué)習(xí), 最終計(jì)算得出結(jié)果[10].

圖2 提取數(shù)字模板特征Fig.2 Feature extraction of digital template

建立一個(gè)包含標(biāo)準(zhǔn)0～9這10個(gè)數(shù)字的模板庫, 對(duì)每個(gè)模板圖像分別從水平方向和豎直方向的不同位置穿越6條線. 假設(shè)水平方向的3條直線從上向下依次為x1,x2,x3, 豎直方向的3條直線從左向右依次為x4,x5,x6, 如圖2所示.x1～x6構(gòu)成一個(gè)向量, 分別在6條直線上設(shè)計(jì)一個(gè)計(jì)數(shù)器, 當(dāng)直線向一個(gè)方向穿過模板時(shí), 每次像素變化計(jì)數(shù)器加1, 6條線用相同方法得到6個(gè)變化值. 再將得到的變化值賦值給相應(yīng)的X變量, 組成一個(gè)6位的向量. 使用上述方法對(duì)模板庫的10個(gè)模板做N次相同處理, 再分別求出N次的平均值, 將最終得出的平均值作為0～9的每個(gè)數(shù)字模板的特征向量[11]. 計(jì)算得出0～9的特征向量列于表3.

表3 改進(jìn)后10個(gè)數(shù)字的特征統(tǒng)計(jì)表

用6條線穿越計(jì)數(shù)處理歸一化后的每個(gè)待識(shí)別圖像, 得出相應(yīng)的特征向量(用y1～y6表示), 再分別與統(tǒng)計(jì)出的每個(gè)模板的特征向量值計(jì)算歐氏距離, 歐氏距離值最小的模板所對(duì)應(yīng)的數(shù)字即為待識(shí)別數(shù)字[12]. 歐氏距離算法如下：

3 測試結(jié)果

對(duì)單個(gè)數(shù)字進(jìn)行N次實(shí)驗(yàn), 實(shí)驗(yàn)結(jié)果列于表4. 由表4可見, 相對(duì)于表2中結(jié)果, 識(shí)別準(zhǔn)確率有明顯提高, 且都在97%以上. 表明本文改進(jìn)的特征匹配算法能有效提高數(shù)字識(shí)別的準(zhǔn)確率.

表4 改進(jìn)后數(shù)字識(shí)別的測試結(jié)果

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