一种非法身份证件的识别方法及装置

技术领域

本发明涉及图像识别领域，特别是涉及一种非法身份证件的识别方法及装置。

背景技术

随着国内外改革开放的深入，外事办证业务增多，实名制火车票的开展以及电话用户实名登记制度的实施，移动办卡实名制等等，证件拍照也越来越广泛应用到各行各业。在办理这些业务的过程中，不乏有将身份证的复印件来代替原件，给不法分子提供了可乘之机。当今身份证件识别技术在行业中的应用是少之又少，有的话也是价格比较昂贵，除了银行系统之外，其他企业因其昂贵的价格而无法涉及。现有证件拍照设备技术方案存在以下缺点：

1、对环境光线依赖大，光线暗的时候，拍照的图像上会有亮点，影响识别的稳定性。

2、对设备的摄像头依赖性比较大，不同的设备拍出来的图像偏色程度不一样，影响识别效果。

所以有必要对身份证件复印件照片和身份证件原件照片的识别进行改进。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种廉价且高效的非法身份证件的识别方法及装置，用于识别所拍摄的照片是身份证件原件的照片还是复印件的照片。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：提供一种非法身份证件的识别方法，包括以下步骤：

获取待识别的身份证件上人物照片各像素点的RGB值；

分别对所述人物照片各像素点的RGB分量进行均方差计算，得到各像素点的偏差值；

对所有像素点的偏差值进行均值计算，得到所述人物照片的阙值；

判断所述人物照片的阙值是否小于预先获得的复制照片的阙值，若是，则判定所述待识别证件为复印件，若否，则判断所述待识别证件为原件。

为了解决上述技术问题，本发明还提供了另一技术方案为：提供一所述的非法身份证件的识别装置，包括获取单元、第一计算单元、第二计算单元和判断单元；

所述获取单元用于获取待识别的身份证件上人物照片各像素点的RGB值；

所述第一计算单元用于分别对所述人物照片各像素点的RGB分量进行均方差计算，得到各像素点的偏差值；

所述第二计算单元用于对所有像素点的偏差值进行均值计算，得到所述人物照片的阙值；

所述判断单元用于判断所述人物照片的阙值是否小于预先获得的复制照片的阙值，若是，则判定所述待识别证件为复印件，若否，则判断所述待识别证件为原件。

本发明的有益效果在于：区别于现有技术中身份证件的识别装置的价格昂贵，存在使用门槛高等问题，本发明提供的非法身份证件的识别方法及装置通过比较待鉴定身份证件照片的色度偏差阙值与复印件照片的色度偏差阙值，来判定待鉴定的身份证件照片是否为原件照片，本发明能够准确、高效的鉴别出身份证件照片是否为原件的照片还是复印件的照片，并且本发明涉及到的硬件简单成本低，使用门槛低，实用性强，便于使用推广。

附图说明

图1为本发明非法身份证件识别方法的示意流程图；

图2为本发明非法身份证件识别装置的功能框图；

图3为图片RGB颜色的分析图；

图4为本发明中得到各像素点的偏差值的流程示意图；

图5为本发明中得到所述身份证件照片的阙值的流程示意图；

图6为正态函数曲线示意图。

标号说明：

10、获取单元；20、第一计算单元；30、第二计算单元；

40、判断单元。

具体实施方式

为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。

本发明最关键的构思在于：通过比较待鉴定身份证件的照片的色度偏差阙值与复印件照片的色度偏差阙值，来判定待鉴定的身份证件照片是否为原件照片。

请参照图1至图6，一种非法身份证件的识别方法，包括以下步骤：

获取待识别的身份证件照片的各像素点的RGB值；

分别对所述身份证件照片各像素点的RGB分量进行均方差计算，得到各像素点的偏差值；

对所有像素点的偏差值进行均值计算，得到所述身份证件照片的阙值；

判断所述身份证件照片的阙值是否小于预先获得的复制照片的阙值，若是，则判定所述待识别证件照片为复印件照片，若否，则判断所述待识别证件照片为原件照片。

从上述描述可知，本发明的有益效果在于：本发明通过对身份证件复印件(或其他复印件)的照片进行分析，得到复印件照片的色度偏差阙值，如图6所示，由于复印件照片的阙值是呈正态分布的，且身份证件原件照片的阙值与复印件照片的阙值相差很大，因此，越接近该阙值的则该照片为复印件照片的概率就越大，本发明通过均方差计算获取比较待识别的身份证件照片的阙值，并比较该阙值与预先获取的复印件的阙值判定该身份证件照片是否为原件照片，本发明鉴别准确性高，实用性强，所涉及的硬件简单价格低廉，便于推广使用，有效防止不法分子利用他人的身份证复印件来办理各种实名登记的业务来达到自己的利益。

本发明是这样实现的：将图片仿照BMP格式的图片，取出点阵数据中的RGB的值，通过各像素点RGB分量的均方差计算与比对，求出一个误差阙值，这个误差阙值是呈正态分布的，并经过大量的数据检验及大量数据操作得到误差比较小的阙值称为固定阙值，该固定阙值即为最终的复制照片的阙值。

其中，误差阙值是对BMP格式图片的RGB分量经过一系列算法得到的一个带有误差的阙值。

分布函数的特性是指当越接近一个固定的值的时候就认为发生的概率很大，越远离这个值发生的概率就越小。当一张证件的图片的阙值接近我们的阙值就认为此证件的照片是无效的，反之，是有效的证件图片。

为了进一步确定复印件的阙值，提高识别的准确性，所述复制照片的阙值由多个复制照片的阙值来平均而定，其具体的确定步骤包括：

获取两张以上复制照片的各像素点的RGB值；

分别计算各复制照片中各像素点的RGB分量的均方差，得出各像素点的偏差值；

分别计算各复制照片中所有像素点偏差值的均值，得到各复制照片的阙值；

取各复制照片的阙值的平均值为复制照片的阙值。

其中，所述复制照片为BMP格式图片的复印照片。

进一步的，在本实施方式中，所述复制照片的阙值范围为0-15，当然在其他实施方式中，所述复制照片的阙值范围也可以为0-17。

为了防止误判，在另一实施方式中，设定一误差阙值，只有当待识别的身份证件照片的阙值与复制照片的阙值相差小于误差阙值时才判定该照片为复制件照片。

请参阅图2，本发明提供的另一技术方案为：

一所述的非法身份证件的识别装置，包括获取单元10、第一计算单元20、第二计算单元30和判断单元40；

所述获取单元10用于获取待识别的身份证件照片的各像素点的RGB值；

所述第一计算单元20用于分别对所述身份证件照片各像素点的RGB分量进行均方差计算，得到各像素点的偏差值；

所述第二计算单元30用于对所有像素点的偏差值进行均值计算，得到所述身份证件照片的阙值；

所述判断单元40用于判断所述身份证件照片的阙值是否小于预先获得的复制照片的阙值，若是，则判定所述待识别证件照片为复印件照片，若否，则判断所述待识别证件照片为原件照片。

本发明通过均方差计算获取比较待识别的身份证件照片的阙值，并比较该阙值与预先获取的复印件的阙值判定该身份证件照片是否为原件照片，本发明鉴别准确性高，实用性强，所涉及的硬件简单价格低廉，便于推广使用，有效防止不法分子利用他人的身份证复印件来办理各种实名登记的业务来达到自己的利益。

为了进一步确定复印件的阙值，提高识别的准确性，所述判断单元40复制照片的阙值的方步为：

获取两张以上复制照片的各像素点的RGB值；

分别计算各复制照片中各像素点的RGB分量的均方差，得出各像素点的偏差值；

分别计算各复制照片中所有像素点偏差值的均值，得到各复制照片的阙值；

取各复制照片的阙值的平均值为复制照片的阙值。

在本实施方式中，所述复制照片的阙值范围为0-15。

正态分布函数的相关知识：

一、所谓正态分布函数是指连续型随机变量X的概率密度为：

$>f\left(x\right)=\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }{e}^{-\frac{{(x-\mu )}^2}{2{\sigma }^2}},-\infty <x<+\infty ;$>

其中μ,σ(σ>0)为常数，则称X服从参数μ,σ的正态分布或高斯分布。记为X～N(μ,σ²)。如图6所示。

二、正态概率密度函数的几何特征：

(1)曲线关于x＝μ对称。

(2)当x＝μ时，f(x)取得最大值

(3)当x→±∞时，f(x)→0。

(4)曲线在x＝μ±σ处有拐点。

三、正态分布N(μ,σ²)的图形特点：

μ决定了图形的中心位置，σ决定了图形中峰的陡峭程度。

正态分布是最常见最重要的一种分布，例如测量误差，人的生理特征尺寸如身高、体重等；正常情况下生产的产品尺寸:直径、长度、重量、高度等都近似服从正态分布。

四、正态分布所能刻画的随机现象：

若随机变量受到众多相互独立的随机因素的影响，每一个别因素的影响都是微小的，而且这些影响具有加性特征，则X服从正态分布.例如：

各种测量的误差；人的生理特征指标；

工厂产品的尺寸；农作物的收获量；

海洋波浪的高度；金属线的抗拉强度；

热噪声电流强度；学生们的考试成绩等等。

五、正态分布是概率论中最重要的分布，体现在以下方面：

⑴正态分布是自然界及工程技术中最常见的分布之一，大量的随机现象都是服从或近似服从正态分布的。事实上如果一个随机指标受到诸多因素的影响，但其中任何一个因素都不起决定性作用，则该随机指标一定服从或近似服从正态分布。

⑵正态分布可以作为许多分布的近似分布。

⑶正态分布有许多其它分布所不具备的良好的性质。

本发明所呈现出来的分布函数是呈标准正态分布的。

六、标准正态分布是指当正态的分布N(μ,σ²)中的μ＝0，σ＝1时，这样的正态分布称为标准正态分布，记为N(0,1)。

标准正态分布的概率密度表示为：

标准正态分布的分布函数表示为：

均方误差的公式：

请参照图1至图6，本发明的实施例一为：一种非法身份证件的识别方法。

通过实验及校准比对发现，复印件的图像的RGB分量的值很接近，并且在颜色域里面所占的比例很小，所以通过以上结论，本非法身份证件的识别方法包括步骤：

步骤1：取出图片各像素的RGB值；通过每张图片的位图可知每张图片都有很多像素，每个像素的RGB值都不尽相同，所以要识别图片必须获得各像素的RGB分量。

步骤2：对每个像素进行均方差运算得出每个像素点的偏差值。

步骤3：再将所有的偏差值进行均值运算得到带有误差的阙值。根据分布函数的特性得出当每个像素点接近于一个中间值的时候概率比较大，远离这个值的时候，概率比较小，所以对于识别有效性来说，阙值越接近某个数，概率就越大，反之，则越小。

步骤4：通过大量实验得到大量复印件的阙值，这些都是带有误差的阙值，将他们平均得到一个平均数，这个就是带有极小误差的阙值，称之为固定阙值，是判断证件有效性的依据。

步骤5：当一张图片经过上述步骤1、步骤2、步骤3得到的阙值小于固定的阙值，即为无效的证件图，如果是大于固定阙值则是有效的证件图。

本发明有着实际的意义，对提高证件识别软件的健壮性、业务操作的高效性以及准确性，提供了质量的保证，防止了无效证件图片代替原件在市场上流通，例如证件的复印件等。

综上所述，本发明提供的非法身份证件的识别方法及装置不仅识别准确性高，而且涉及的硬件简单，成本低廉，便于使用推广。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。