印鉴提取与识别技术研究

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1、印鉴提取与识别技术研究摘要：本文提出了国内支票印鉴提取、识别的方法。它包括对印鉴图像的提取、配准、特征提取、识别等；对印鉴的提取依据支票信息布局进行区域分割，采用颜色空间的提取方法，避免了复杂背景下的噪声干扰；提出了基于投影剪切的印鉴分割方法和基于印鉴骨架特征进行模式匹配的方法，避免了人为的干扰；大量实验数据说明在误识率和正确率之间具有良好鲁棒性和平衡性。关键词：颜色空间、图像配准、模式识别ASealImprintVerificationSystemforChineseBankCheckAbstract:Inthispaperanovelsystemofsealimprintextrac

2、tionandverificationisproposed.Automaticsealidentificationinvolvesimagepreprocessing,extraction,registration,characterextractionandidentification.SealimprintextractionisbasedonthelayoutofChinesebankcheckandtheircolorcharacteristicsinHSVcolorspace,thismethodavoidsdisturbanceundercomplicatebackgroun

3、ds;Withtheprojectionprofile,sealisextractedfrombankcheck;Patternmatchingwiththesealimprintframeworkcharacteristicsisputforward,thatavoidstheman-madeinfluences;Atlastgreatdealofexperimentdatashowsthesystemhavebetterrobustnessandequilibriumbetweenerrorandrightverificationrate.Keywords:colorspace,im

4、ageregistration,patternrecognition引言印鉴作为个人、企事业、政府部门等的一种具有法律意义标志和证据，在中国、韩国等亚洲国家有着广泛的应用。在我国银行系统中，印鉴的识别方法多采用手工操作，将需要识别的印鉴与客户预留印鉴进行手工折角对比。传统的手工验印工作效率低、缺乏严密的科学性。自Ueda和Nakamura于1984年提出基于局部和全局特征法进行印鉴自动识别以来，许多的识别方法被提出[1]。文献[2]中提出了笔画骨架验证方形印鉴的方法，以笔画骨架计算几何中心，进行配准，再以距离权重关系进行相似度测量，并得到了很好的验证结果，但是只能应用在方形印鉴，相似度对

5、噪声比较敏感；Lee和Kim引入了笔画特征图，把关系图和几何位置结合起来进行解决，该方法对印鉴的形状及拓扑结构的完整性等没有限制，但是控制点之间的对应关系建立需要的时间开销太大[3]；Chen提出了一种将印鉴图像从（x,y）域变换到（r,θ）域，基于图像中心进行配准，识别的方法取决于中心位置的精度且复杂度高[4]。印鉴识别主要难点在于，由于支票在不同场合应用中背景变得异常复杂，有效的提取印鉴本身对其识别很关键；另外由于人为的因素，同一枚印章所盖出的印鉴也存在填充度、均匀度、笔画宽度等的不同；伪造印章由于更多地利用了现在照相、制版等先进技术，所形成的印鉴图像与真实的难以分辨。传统的印鉴识别

6、在算法上已经没有太多的可以改进，由于人为的因素的原因，如何在识别率和正确率之间作一个平衡，才是研究结果走向实际应用的关键。印鉴识别一般包括印鉴的采集、预处理、配准和识别等过程，印鉴的正确提取和配准是基础，配准的准确性直接影响了印鉴的识别正确性。本文提出了基于投影倾斜校正，优化旋转配准，再对待验笔画骨架进行最终模板匹配误差识别。本文以圆形、方形印鉴图像作为实验对象，详细介绍了印鉴识别各个过程的方法。1印鉴提取通过扫描仪或者其它录入设备获取支票图像信息。国内支票在布局上具有统一性，这为印鉴的提取提供了必要的支持，印章作为一个单位或个人的标志，都是要使用特殊颜色的进行盖印，一般为红色或者紫色，

7、基于此，从颜色空间的角度我们可以很好的提取复杂背景特征下的印鉴。本文我们提出了基于HSV颜色空间分布特征提取印鉴的方法（如图1）。首先通过扫描仪录入RGB色彩的支票原图，然后剪切特定区域（印鉴所在区域如图1(a)）；再将RGB色彩空间转换成HSV色彩空间；图像每点颜色元素包括色相H、饱和度S、亮度V，在本文中假定印鉴色彩为红色，通过对大量的支票图像统计分析，要获得比较理想的红色印鉴，HSV颜色分量必须满足H<90，S>0.5，V>0