一種基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明實施例公開了一種基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法及系統(tǒng)，利用一維MICR磁信號與票據(jù)OCR圖像信號的坐標映射關(guān)系，將MICR信號識別模塊內(nèi)置信度較高的處理數(shù)據(jù)通過幾何轉(zhuǎn)換的方式轉(zhuǎn)換成OCR信號識別模塊適用的參數(shù)的方式，能夠提高OCR字符定位效率和可靠性，從而節(jié)省運算時間及提高OCR識別精度，進而提高字符識別系統(tǒng)的準確性和處理效率。
【專利說明】一種基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法及系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明實施例涉及金融自助設(shè)備【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]在互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的今天，資本流動量急速提升，資本流動更加靈活，同時資本流動也更加隱秘?？傊?，在互聯(lián)網(wǎng)給資本運作帶來了巨大便利的同時，也給資本的管理帶來了巨大挑戰(zhàn)性。在資本運作中占有重要地位的票據(jù)，都會擁有唯一的序列號，它是由一串字符組合形成的，而序列號是票據(jù)身份的一種象征，具備防欺詐性、統(tǒng)一管理性以及流動時的追蹤性等特性。因此，如何有效準確地記錄票據(jù)序列號可以給票據(jù)的有效管理提供很大的幫助。
[0003]現(xiàn)有的金融自助設(shè)備，一般都有一個識別系統(tǒng)，對進入的票據(jù)進行序列號識另O。對序列號信號的采集與其印制時所用技術(shù)手段相關(guān)，一般分為兩類:MICR(MagneticInk Character Recognition,磁印記字符識別)磁信號米集、OCR (Optical CharacterRecognition,光學(xué)字符識別)光學(xué)信號采集。相對應(yīng)的就有MICR識別單元和OCR識別單元，它們可以單獨作為識別系統(tǒng)的識別單元，也可兩相結(jié)合共同組成識別系統(tǒng)的混合識別單元。
[0004]目前，為了提高票據(jù)序列號識別的識別準確度，基本都會選擇混合識別單元。而對于每一個序列號識別單元，又包含字符檢測定位模塊、字符分割模塊、字符特征提取模塊、字符分類決策模塊。因此，對于混合識別單元中的每一個識別組成單元，都將單獨地根據(jù)對應(yīng)采集到的信號進行上述四個過程，然后再將各自的輸出結(jié)果進行簡單的融合表決處理。然而這樣的混合識別單元，不僅在時間上花費的代價比較大，而且對豐富的信號資源沒有進行充分挖掘利用，導(dǎo)致整個識別系統(tǒng)效率低下。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明實施例提供了一種基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法及系統(tǒng)，利用一維MICR磁信號與票據(jù)OCR圖像信號的坐標映射關(guān)系來改進字符定位方法，能夠提高OCR字符定位效率和可靠性，從而節(jié)省運算時間及提高OCR識別精度，進而提高字符識別系統(tǒng)的準確性和處理效率。
[0006]本發(fā)明實施例提供的基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法，包括:
[0007]S1、采集輸入票據(jù)的MICR磁信號和CIS圖像信號，得到采集信息；
[0008]S2、通過MICR識別模塊內(nèi)序列號檢測單元對所述采集信息進行序列號檢測，得到字符串幾何位置參數(shù)；
[0009]S3、通過MICR識別模塊內(nèi)字符分割單元對所述字符串幾何位置參數(shù)進行字符分害I]，得到字符幾何位置參數(shù)；
[0010]S4、通過MICR識別模塊內(nèi)字符特征提取單元對所述字符幾何位置參數(shù)進行字符特征提取，得到特征字符；
[0011]S5、通過MICR識別模塊內(nèi)字符分類決策單元對所述特征字符進行決策分類，得到MICR評估分數(shù)并保存；
[0012] S6、分別將所述字符串幾何位置參數(shù)及所述字符幾何位置參數(shù)通過幾何轉(zhuǎn)換成OCR識別模塊內(nèi)序列號檢測單元及字符分割單元所需的OCR字符串幾何位置參數(shù)及OCR字符幾何位置參數(shù)；
[0013]S7、通過OCR識別模塊內(nèi)字符特征提取單元對所述OCR字符幾何位置參數(shù)進行字符特征提取，得到OCR特征字符；
[0014]S8、通過OCR識別模塊內(nèi)字符分類決策單元對所述OCR特征字符進行決策分類，得到OCR評估分數(shù)并保存；
[0015]S9、根據(jù)所述MICR評估分數(shù)及所述OCR評估分數(shù)得出字符識別結(jié)果；
[0016]S10、根據(jù)所述字符識別結(jié)果得到輸入票據(jù)識別結(jié)果，并根據(jù)所述輸入票據(jù)識別結(jié)果對所述輸入票據(jù)進行處理。
[0017]優(yōu)選的，在所述步驟SI之前還包括:
[0018]檢測所述輸入票據(jù)是否到達采集位置，若是觸發(fā)信號采集。
[0019]優(yōu)選的，
[0020]在步驟所述檢測所述輸入票據(jù)是否到達采集位置之前還包括:
[0021 ] 對所述輸入票據(jù)進行糾偏。
[0022]優(yōu)選的，
[0023]在所述步驟SI之后及所述步驟S2之前還包括:
[0024]對所述輸入票據(jù)進行重疊檢測，若票據(jù)重疊則對所述輸入票據(jù)進行票據(jù)重疊處理，否則執(zhí)行步驟S2。
[0025]優(yōu)選的，
[0026]所述步驟S9包括:
[0027]計算MICR識別模塊及OCR識別模塊識別所述輸入票據(jù)的置信度；
[0028]將置信度高的識別模塊識別所述輸入票據(jù)的評估分數(shù)最為所述輸入票據(jù)的字符識別結(jié)果。
[0029]優(yōu)選的，
[0030]所述步驟SlO包括:
[0031]對所述字符識別結(jié)果進行真?zhèn)舞b別得到輸入票據(jù)識別結(jié)果；
[0032]若所述輸入票據(jù)結(jié)果為真，則接收所述輸入票據(jù)，否則執(zhí)行退回操作。
[0033]本發(fā)明實施例提供的基于多線索融合的票據(jù)定位識別系統(tǒng)，包括:
[0034]信號采集裝置，包括采集模塊，用于采集輸入票據(jù)的MICR磁信號和CIS圖像信號，得到米集?目息；
[0035]信號識別裝置，與所述信號采集裝置相連，包括MICR信號識別模塊和OCR信號識別豐旲塊;
[0036]所述MICR信號識別模塊包括序列號檢測單元、字符分割單元、字符特征提取單元及分類決策單元，其中所述序列號檢測單元用于對所述采集信息進行序列號檢測，得到字符串幾何位置參數(shù)，所述字符分割單元用于對所述字符串幾何位置參數(shù)進行字符分割，得到字符幾何位置參數(shù)，所述字符特征提取單元用于對所述字符幾何位置參數(shù)進行字符特征提取，得到特征字符，所述分類決策單元用于對所述特征字符進行決策分類，得到MICR評估分數(shù)并保存；
[0037]所述OCR信號識別模塊包括幾何轉(zhuǎn)換單元、序列號檢測單元、字符分割單元、字符特征提取單元及分類決策單元，其中幾何轉(zhuǎn)換單元用于將所述字符串幾何位置參數(shù)及所述字符幾何位置參數(shù)通過幾何轉(zhuǎn)換成OCR識別模塊內(nèi)序列號檢測單元及字符分割單元所需的OCR字符串幾何位置參數(shù)及OCR字符幾何位置參數(shù)，所述字符特征提取單元用于對所述OCR字符幾何位置參數(shù)進行字符特征提取，得到OCR特征字符，所述分類決策單元用于對所述OCR特征字符進行決策分類，得到OCR評估分數(shù)并保存；
[0038]處理裝置，與所述信號識別裝置相連，用于根據(jù)所述字符識別結(jié)果得到輸入票據(jù)識別結(jié)果，并根據(jù)所述輸入票據(jù)識別結(jié)果對所述輸入票據(jù)進行處理。
[0039]優(yōu)選的，
[0040]所述信號采集裝置還包括:
[0041]檢測模塊，用于檢測所述輸入票據(jù)是否到達采集位置，若是觸發(fā)信號采集。
[0042]優(yōu)選的，
[0043]所述信號采集裝置還包括:
[0044]糾偏模塊，用于對所述輸入票據(jù)進行糾偏。
[0045]優(yōu)選的，
[0046]所述信號采集裝置還包括:
[0047]重疊檢測模塊，用于對重疊票據(jù)進行檢測。
[0048]本發(fā)明實施例提供的基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法及系統(tǒng)，利用一維MICR磁信號與票據(jù)OCR圖像信號的坐標映射關(guān)系，將MICR信號識別模塊內(nèi)置信度較高的處理數(shù)據(jù)通過幾何轉(zhuǎn)換的方式轉(zhuǎn)換成OCR信號識別模塊適用的參數(shù)的方式，能夠提高OCR字符定位效率和可靠性，從而節(jié)省運算時間及提高OCR識別精度，進而提高字符識別系統(tǒng)的準確性和處理效率。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0049]圖1為本發(fā)明基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法第一實施例流程圖；
[0050]圖2為本發(fā)明基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法第二實施例流程圖；
[0051]圖3為本發(fā)明基于多線索融合的票據(jù)定位識別系統(tǒng)實施例第一結(jié)構(gòu)示意圖；
[0052]圖4為本發(fā)明基于多線索融合的票據(jù)定位識別系統(tǒng)實施例第二結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0053]本發(fā)明實施例提供了一種基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法及系統(tǒng)，利用一維MICR磁信號與票據(jù)OCR圖像信號的坐標映射關(guān)系來改進字符定位方法，能夠提高OCR字符定位效率和可靠性，從而節(jié)省運算時間及提高OCR識別精度，進而提高字符識別系統(tǒng)的準確性和處理效率。
[0054]請參閱圖1，本發(fā)明實施例中基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法的第一實施例包括:[0055]S1、采集輸入票據(jù)的MICR磁信號和CIS圖像信號，得到采集信息；
[0056]票據(jù)進入采集裝置之后，可以采集輸入票據(jù)的MICR磁信號和CIS圖像信號，得到米集/[目息。
[0057]S2、通過MICR識別模塊內(nèi)序列號檢測單元對采集信息進行序列號檢測，得到字符串幾何位置參數(shù)；
[0058]得到采集信息之后，可以通過MICR識別模塊內(nèi)序列號檢測單元對采集信息進行序列號檢測，得到字符串幾何位置參數(shù)。
[0059]S3、通過MICR識別模塊內(nèi)字符分割單元對字符串幾何位置參數(shù)進行字符分割，得到字符幾何位置參數(shù)；
[0060]得到字符串幾何位置參數(shù)之后，可以通過MICR識別模塊內(nèi)字符分割單元對字符串幾何位置參數(shù)進行字符分割，得到字符幾何位置參數(shù)。
[0061]S4、通過MICR識別模塊內(nèi)字符特征提取單元對字符幾何位置參數(shù)進行字符特征提取，得到特征字符；
[0062]得到字符幾何位置參數(shù)之后，可以通過MICR識別模塊內(nèi)字符特征提取單元對字符幾何位置參數(shù)進行字符特征提取，得到特征字符。
[0063]S5、通過MICR識別模塊內(nèi)字符分類決策單元對特征字符進行決策分類，得到MICR評估分數(shù)并保存；
[0064]得到特征字符之后，可以通過MICR識別模塊內(nèi)字符分類決策單元對特征字符進行決策分類，得到MICR評估分數(shù)并保存。
[0065]S6、分別將字符串幾何位置參數(shù)及字符幾何位置參數(shù)通過幾何轉(zhuǎn)換成OCR識別模塊內(nèi)序列號檢測單元及字符分割單元所需的OCR字符串幾何位置參數(shù)及OCR字符幾何位置參數(shù)；
[0066]完成步驟S5之后，可以分別將字符串幾何位置參數(shù)及字符幾何位置參數(shù)通過幾何轉(zhuǎn)換成OCR識別模塊內(nèi)序列號檢測單元及字符分割單元所需的OCR字符串幾何位置參數(shù)及OCR字符幾何位置參數(shù)。
[0067]S7、通過OCR識別模塊內(nèi)字符特征提取單元對OCR字符幾何位置參數(shù)進行字符特征提取，得到OCR特征字符；
[0068]接著可以通過OCR識別模塊內(nèi)字符特征提取單元對OCR字符幾何位置參數(shù)進行字符特征提取，并得到OCR特征字符。
[0069]S8、通過OCR識別模塊內(nèi)字符分類決策單元對OCR特征字符進行決策分類，得到OCR評估分數(shù)并保存；
[0070]得到OCR特征字符之后，可以通過OCR識別模塊內(nèi)字符分類決策單元對OCR特征字符進行決策分類，得到OCR評估分數(shù)并保存。
[0071]S9、根據(jù)MICR評估分數(shù)及OCR評估分數(shù)得出字符識別結(jié)果；
[0072]得到MICR評估分數(shù)及OCR評估分數(shù)之后，可以根據(jù)MICR評估分數(shù)及OCR評估分數(shù)得出字符識別結(jié)果。
[0073]S10、根據(jù)字符識別結(jié)果得到輸入票據(jù)識別結(jié)果，并根據(jù)輸入票據(jù)識別結(jié)果對輸入票據(jù)進行處理。
[0074]得到字符識別結(jié)果之后，可以根據(jù)字符識別結(jié)果得到輸入票據(jù)識別結(jié)果，并根據(jù)輸入票據(jù)識別結(jié)果對輸入票據(jù)進行處理。
[0075]本發(fā)明實施例提供的基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法，利用一維MICR磁信號與票據(jù)OCR圖像信號的坐標映射關(guān)系，將MICR信號識別模塊內(nèi)置信度較高的處理數(shù)據(jù)通過幾何轉(zhuǎn)換的方式轉(zhuǎn)換成OCR信號識別模塊適用的參數(shù)的方式，能夠提高OCR字符定位效率和可靠性，從而節(jié)省運算時間及提高OCR識別精度，進而提高字符識別系統(tǒng)的準確性和
處理效率。
[0076]上面簡單介紹了本發(fā)明基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法的第一實施例，下面對本發(fā)明基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法第二實施例進行詳細的描述，請參閱圖2，本發(fā)明實施例中基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法第二實施例包括:
[0077]201、對輸入票據(jù)進行糾偏；
[0078]輸入票據(jù)在進入采集裝置的時候，有可能會出現(xiàn)進入方向偏移的情況，進而可能會導(dǎo)致輸入票據(jù)不能正確進入采集裝置，因此可以在輸入票據(jù)進入采集裝置之前對上述輸入票據(jù)進行糾偏處理。
[0079]202、檢測輸入票據(jù)是否到達采集位置，若是觸發(fā)信號采集；
[0080]經(jīng)過糾偏的輸入票據(jù)不斷靠近采集裝置，采集裝置可以實時監(jiān)測輸入票據(jù)是否到達采集位置，并在輸入票據(jù)到達采集位置后觸發(fā)信號采集。
[0081]203、采集輸入票據(jù)的MICR磁信號和CIS圖像信號，得到采集信息；
[0082]輸入票據(jù)到達采集位置后，采集裝置開始工作，并采集輸入票據(jù)的MICR磁信號和CIS圖像信號，得到采集信息。
[0083]204、對輸入票據(jù)進行重疊檢測，若票據(jù)重疊則對輸入票據(jù)進行票據(jù)重疊處理，否則執(zhí)行步驟205 ；
[0084]得到采集信息之后，可以對輸入票據(jù)進行重疊檢測，并在票據(jù)重疊時對輸入票據(jù)進行票據(jù)重疊處理，在票據(jù)未重疊時執(zhí)行步驟205。
[0085]205、通過MICR識別模塊內(nèi)序列號檢測單元對采集信息進行序列號檢測，得到字符串幾何位置參數(shù)；
[0086]對輸入票據(jù)進行重疊檢測之后，可以通過MICR識別模塊內(nèi)序列號檢測單元對采集信息進行序列號檢測，得到字符串幾何位置參數(shù)。上述序列號檢測單元所需的時間周期
為TM(1)，檢測置信度為pM(1)。
[0087]206、通過MICR識別模塊內(nèi)字符分割單元對字符串幾何位置參數(shù)進行字符分割，得到字符幾何位置參數(shù)；
[0088]得到字符串幾何位置參數(shù)之后，可以通過MICR識別模塊內(nèi)字符分割單元對字符串幾何位置參數(shù)進行字符分割，得到字符幾何位置參數(shù)。上述字符分割單元所需的時間周
期為TM(2)，字符分割置信度為pM(2)。
[0089]207、通過MICR識別模塊內(nèi)字符特征提取單元對字符幾何位置參數(shù)進行字符特征提取，得到特征字符；
[0090]得到字符幾何位置參數(shù)之后，可以通過MICR識別模塊內(nèi)字符特征提取單元對字符幾何位置參數(shù)進行字符特征提取，得到特征字符。上述字符特征提取單元所需的時間周
期為TM(3)，字符分割置信度為pM(3)。
[0091]208、通過MICR識別模塊內(nèi)字符分類決策單元對特征字符進行決策分類，得到MICR評估分數(shù)并保存；
[0092]得到特征字符之后，可以通過MICR識別模塊內(nèi)字符分類決策單元對特征字符進行決策分類，得到MICR評估分數(shù)并保存。上述分類決策單元所需的時間周期為Tm⑷，字符決策分類置信度為Pm⑷。
[0093]209、分別將字符串幾何位置參數(shù)及字符幾何位置參數(shù)通過幾何轉(zhuǎn)換成OCR識別模塊內(nèi)序列號檢測單元及字符分割單元所需的OCR字符串幾何位置參數(shù)及OCR字符幾何位
置參數(shù)；
[0094]完成步驟S5之后，可以分別將字符串幾何位置參數(shù)及字符幾何位置參數(shù)通過幾何轉(zhuǎn)換成OCR識別模塊內(nèi)序列號檢測單元及字符分割單元所需的OCR字符串幾何位置參數(shù)及OCR字符幾何位置參數(shù)。上述過程所需的時間周期為Tckm),置信度為p0(M) (p_ =Pm(i) *Pm⑵)。
[0095]210、通過OCR識別模塊內(nèi)字符特征提取單元對OCR字符幾何位置參數(shù)進行字符特征提取，得到OCR特征字符；
[0096]接著可以通過OCR識別模塊內(nèi)字符特征提取單元對OCR字符幾何位置參數(shù)進行字符特征提取，并得到OCR特征字符。上述OCR識別模塊內(nèi)字符特征提取單元所需的時間周
期為To(3)，置信度為pQ(3)。
[0097]211、通過OCR識別模塊內(nèi)字符分類決策單元對OCR特征字符進行決策分類，得到OCR評估分數(shù)并保存；
[0098]得到OCR特征字符之后，可以通過OCR識別模塊內(nèi)字符分類決策單元對OCR特征字符進行決策分類，得到OCR評估分數(shù)并保存。上述OCR識別模塊內(nèi)字符分類決策單元所需的時間周期為To⑷，置信度為P。⑷
[0099]212、根據(jù)MICR評估分數(shù)及OCR評估分數(shù)得出字符識別結(jié)果；
[0100]得到MICR評估分數(shù)及OCR評估分數(shù)之后，可以根據(jù)MICR評估分數(shù)及OCR評估分
數(shù)得出字符識別結(jié)果。
[0101]步驟212的具體過程可以包括:計算MICR識別模塊及OCR識別模塊識別輸入票據(jù)的置信度；將置信度高的識別模塊識別輸入票據(jù)的評估分數(shù)最為輸入票據(jù)的字符識別結(jié)
果O
[0102]213、根據(jù)字符識別結(jié)果得到輸入票據(jù)識別結(jié)果，并根據(jù)輸入票據(jù)識別結(jié)果對輸入票據(jù)進行處理。
[0103]得到字符識別結(jié)果之后，可以根據(jù)字符識別結(jié)果得到輸入票據(jù)識別結(jié)果，并根據(jù)輸入票據(jù)識別結(jié)果對輸入票據(jù)進行處理。
[0104]步驟213的具體過程可以包括:對字符識別結(jié)果進行真?zhèn)舞b別得到輸入票據(jù)識別結(jié)果；若輸入票據(jù)結(jié)果為真，則接收輸入票據(jù)，否則執(zhí)行退回操作。
[0105]下面對本發(fā)明基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法進行詳細的分析:
[0106]MICR中的磁信號與OCR中的光學(xué)信號在幾何表現(xiàn)形式上具有相關(guān)性,而這些相關(guān)性在識別單元中某些模塊是可以共用的，如可以將MICR信號識別模塊中序列號檢測單元和字符分割單元計算得到的幾何參數(shù)，通過幾何運算轉(zhuǎn)換為OCR信號識別模塊中序列號檢測單元和字符分割單元要計算的參數(shù)。而這些參數(shù)的轉(zhuǎn)換，在時間花費上是極低的，相對于OCR信號識別模塊再獨立計算這些參數(shù)，基本可以忽略不計。同時，由于MICR信號識別模塊中的字符磁信號具有以下優(yōu)點:1、幾何表現(xiàn)形式上構(gòu)成簡單易區(qū)分，且十分穩(wěn)定；2、抗外界干擾能力強。因而使得MICR信號識別模塊中的序列號檢測單元和字符分割單元精確度極高(接近100% )，因而將這些參數(shù)映射到OCR信號識別模塊當中得到的精確度要比OCR信號識別模塊本身計算得到的精確度高許多，從而保證了 OCR信號識別模塊當中后續(xù)分類決策單元的輸入環(huán)境，提高了 OCR信號識別模塊識別率。這不僅節(jié)約了系統(tǒng)的時間花費，還能提高OCR的識別性能，進一步加強了混合識別單元的魯棒性，提升了識別系統(tǒng)的整體性能，使資源得到有效的融合與利用。
[0107]假定MICR信號識別模塊中的序列號檢測單元所需的時間周期為TM(1)，置信度為P?(1);字符分割單元所需的時間周期為TM(2)，置信度為pM⑵；字符特征提取單元所需的時間周期為TM(3)，置信度為pM(3);分類決策單元所需的時間周期為Tm⑷，置信度為Pm⑷。而OCR信號識別模塊中的序列號檢測單元所需的時間周期為Tcki) (Tcki) > ΤΜω)，置信度為Ρ(Κ1) (ρ0⑴〈Pki));子付分IllJ單兀所需的時間周期為Tq⑵(T0⑵〉ΤΜ(2))，直彳目度為P。⑵(P0⑵〈PM?);字符特征提取單元所需的時間周期為Tw置信度為Ρ(Κ3);分類決策單所需的時間周期為Ttj⑷，置信度為Ρ()⑷。那么混合識別單元的總時間花費周期為: [0108]T — Tm ⑴+Tm ⑵+Tm ⑶+Tm ⑷+T0 ⑴+T0 ⑵+T0 ⑶+T0 ⑷(I)
[0109]識別單元的置信度:
[0110]P= a*pQ⑴ *pQ ⑵ *pQ ⑶ *pQ⑷+β*ρΜ⑴ *ρΜ ⑵ *ρΜ ⑶ *ρΜ⑷(2)
[0111]其中a為OCR信號識別模塊在混合識別單元中權(quán)重系數(shù)，而β為MICR信號識別模塊在混合識別單元中權(quán)重系數(shù)，且α+β =1。
[0112]若將MICR信號識別模塊中序列號檢測單元和字符分割單元計算得到的幾何參數(shù)，通過幾何運算轉(zhuǎn)換為OCR信號識別模塊中序列號檢測單元和字符分割單元要計算的參數(shù)，其所需時間周期為TQ(M) (Τ_ < < (TQ⑴+Tq⑵))，直彳目度為pQ(M) (pQ(M) = Pm⑴*PM(2))，且Ρ?(1)*Ρ?(2) > Ροω*Ρο(2)°因而基于多線索融合的OCR分割定位方法的混合識別單元所需時間總周期為:
[0113]T —Tm ⑴+Tm ⑵+Tm ⑶+Tm ⑷+Τ0(Μ)+T。⑶+T。⑷(3)
[0114]識別單元的置信度:
[0115]P' = α *Ρο(ι)*Ρο(3)*Ρο(4)+β *Pm(i)*Pm(2)*Pm(3)*Pm(4)⑷
[0116]很顯然，T' <T，而P' >Ρ。因而基于多線索融合的OCR分割定位方法的混合識別系統(tǒng)不僅節(jié)約了時間的花費，而且提高了整個識別系統(tǒng)的識別性能。
[0117]本發(fā)明實施例提供的基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法，利用一維MICR磁信號與票據(jù)OCR圖像信號的坐標映射關(guān)系，將MICR信號識別模塊內(nèi)置信度較高的處理數(shù)據(jù)通過幾何轉(zhuǎn)換的方式轉(zhuǎn)換成OCR信號識別模塊適用的參數(shù)的方式，能夠提高OCR字符定位效率和可靠性，從而節(jié)省運算時間及提高OCR識別精度，進而提高字符識別系統(tǒng)的準確性和處理效率。
[0118]上面對本發(fā)明基于多線索融合的票據(jù)定位識別系統(tǒng)的第二實施例作了詳細描述，特別是根據(jù)MICR評估分數(shù)及OCR評估分數(shù)得出字符識別結(jié)果的過程，下面介紹本發(fā)明基于多線索融合的票據(jù)定位識別系統(tǒng)實施例，請參閱圖3及圖4，本發(fā)明實施例中基于多線索融合的票據(jù)定位識別系統(tǒng)實施例包括:
[0119]信號采集裝置31，包括采集模塊311，用于采集輸入票據(jù)的MICR磁信號和CIS圖像號，得到米集彳目息；
[0120]信號識別裝置32，與信號采集裝置31相連，包括MICR信號識別模塊321和OCR信號識別模塊322 ；
[0121]MICR信號識別模塊321包括序列號檢測單元3211、字符分割單元3212、字符特征提取單元3213及分類決策單元3214，其中序列號檢測單元3211用于對采集信息進行序列號檢測，得到字符串幾何位置參數(shù)，字符分割單元3212用于對字符串幾何位置參數(shù)進行字符分割，得到字符幾何位置參數(shù)，字符特征提取單元3213用于對字符幾何位置參數(shù)進行字符特征提取，得到特征字符，分類決策單元3214用于對特征字符進行決策分類，得到MICR評估分數(shù)并保存；
[0122]OCR信號識別模塊322包括幾何轉(zhuǎn)換單元3221、序列號檢測單元3222、字符分割單元3223、字符特征提取單元3224及分類決策單元3225，其中幾何轉(zhuǎn)換單元3221用于將字符串幾何位置參數(shù)及字符幾何位置參數(shù)通過幾何轉(zhuǎn)換成OCR識別模塊內(nèi)序列號檢測單元3222及字符分割單元3223所需的OCR字符串幾何位置參數(shù)及OCR字符幾何位置參數(shù)，字符特征提取單元3224用于對OCR字符幾何位置參數(shù)進行字符特征提取，得到OCR特征字符，分類決策單元3225用于對OCR特征字符進行決策分類，得到OCR評估分數(shù)并保存；
[0123]處理裝置33，與信號識別裝置32相連，用于根據(jù)字符識別結(jié)果得到輸入票據(jù)識別結(jié)果，并根據(jù)輸入票據(jù)識別結(jié)果對輸入票據(jù)進行處理。
[0124]請參閱圖3，本發(fā)明基于多線索融合的票據(jù)定位識別系統(tǒng)實施例為與本發(fā)明基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法第一實施例及第二實施例相對應(yīng)的實施例，因此也具有本發(fā)明基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法第一實施例及第二實施例所具有的特點，在此處不再累述。
[0125]優(yōu)選的，
[0126]信號采集裝置31還包括:
[0127]檢測模塊312，用于檢測輸入票據(jù)是否到達采集位置，若是觸發(fā)信號采集。
[0128]優(yōu)選的，
[0129]信號采集裝置還包括:
[0130]糾偏模塊313，用于對輸入票據(jù)進行糾偏。
[0131]優(yōu)選的，
[0132]信號采集裝置還包括:
[0133]重疊檢測模塊314，用于對重疊票據(jù)進行檢測。
[0134]請參閱圖4，信號采集裝置31可以包括檢測模塊311，糾偏模塊312及重疊檢測模塊313。此外，本發(fā)明基于多線索融合的票據(jù)定位識別系統(tǒng)還可以包括存儲模塊和控制模塊等，其中存儲模塊存儲有輸入票據(jù)的標準數(shù)據(jù)，控制模塊用以控制和協(xié)調(diào)系統(tǒng)內(nèi)各模塊正常工作，由于這些模塊在現(xiàn)有系統(tǒng)中也普遍存在，因此不再贅述。
[0135]本發(fā)明實施例提供的基于多線索融合的票據(jù)定位識別系統(tǒng)，利用磁信號不受票據(jù)背景圖案和簽名墨跡影響的現(xiàn)象，及一維MICR磁信號與票據(jù)OCR圖像信號的坐標映射關(guān)系，將MICR信號識別模塊內(nèi)置信度較高的處理數(shù)據(jù)通過幾何轉(zhuǎn)換的方式轉(zhuǎn)換成OCR信號識別模塊適用的參數(shù)的方式，能夠提高OCR字符定位效率和可靠性，從而節(jié)省運算時間及提高OCR識別精度，進而提高字符識別系統(tǒng)的準確性和處理效率。[0136]本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件完成，其中的程序可以存儲于一種計算機可讀存儲介質(zhì)中，上述提到的存儲介質(zhì)可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等。
[0137]以上對本發(fā)明所提供的一種基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法及系統(tǒng)進行了詳細介紹，對于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明實施例的思想，在【具體實施方式】及應(yīng)用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對本發(fā)明的限制。
【權(quán)利要求】
1.一種基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法，其特征在于，包括: 51、采集輸入票據(jù)的MICR磁信號和CIS圖像信號，得到采集信息； 52、通過MICR識別模塊內(nèi)序列號檢測單元對所述采集信息進行序列號檢測，得到字符串幾何位置參數(shù)； 53、通過MICR識別模塊內(nèi)字符分割單元對所述字符串幾何位置參數(shù)進行字符分割，得到字符幾何位置參數(shù)； 54、通過MICR識別模塊內(nèi)字符特征提取單元對所述字符幾何位置參數(shù)進行字符特征提取，得到特征字符； 55、通過MICR識別模塊內(nèi)字符分類決策單元對所述特征字符進行決策分類，得到MICR評估分數(shù)并保存； 56、分別將所述字符串幾何位置參數(shù)及所述字符幾何位置參數(shù)通過幾何轉(zhuǎn)換成OCR識別模塊內(nèi)序列號檢測單元及字符分割單元所需的OCR字符串幾何位置參數(shù)及OCR字符幾何位置參數(shù)； 57、通過OCR識別模塊內(nèi)字符特征提取單元對所述OCR字符幾何位置參數(shù)進行字符特征提取，得到OCR特征字符； 58、通過OCR識別模塊內(nèi)字符分類決策單元對所述OCR特征字符進行決策分類，得到OCR評估分數(shù)并保存； 59、根據(jù)所述MICR評估分數(shù)及所述OCR評估分數(shù)得出字符識別結(jié)果； S10、根據(jù)所述字符識別結(jié)果得到輸入票據(jù)識別結(jié)果，并根據(jù)所述輸入票據(jù)識別結(jié)果對所述輸入票據(jù)進行處理。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法，其特征在于，在所述步驟SI之前還包括: 檢測所述輸入票據(jù)是否到達采集位置，若是觸發(fā)信號采集。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法，其特征在于，在步驟所述檢測所述輸入票據(jù)是否到達采集位置之前還包括: 對所述輸入票據(jù)進行糾偏。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項所述的基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法，其特征在于，在所述步驟SI之后及所述步驟S2之前還包括: 對所述輸入票據(jù)進行重疊檢測，若票據(jù)重疊則對所述輸入票據(jù)進行票據(jù)重疊處理，否則執(zhí)行步驟S2。
5.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項所述的基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法，其特征在于，所述步驟S9包括: 計算MICR識別模塊及OCR識別模塊識別所述輸入票據(jù)的置信度； 將置信度高的識別模塊識別所述輸入票據(jù)的評估分數(shù)最為所述輸入票據(jù)的字符識別結(jié)果。
6.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項所述的基于多線索融合的票據(jù)定位識別方法，其特征在于，所述步驟SlO包括: 對所述字符識別結(jié)果進行真?zhèn)舞b別得到輸入票據(jù)識別結(jié)果； 若所述輸入票據(jù)結(jié)果為真，則接收所述輸入票據(jù)，否則執(zhí)行退回操作。
7.一種基于多線索融合的票據(jù)定位識別系統(tǒng)，其特征在于，包括: 信號采集裝置，包括采集模塊，用于采集輸入票據(jù)的MICR磁信號和CIS圖像信號，得到米集信息; 信號識別裝置，與所述信號采集裝置相連，包括MICR信號識別模塊和OCR信號識別模塊； 所述MICR信號識別模塊包括序列號檢測單元、字符分割單元、字符特征提取單元及分類決策單元，其中所述序列號檢測單元用于對所述采集信息進行序列號檢測，得到字符串幾何位置參數(shù)，所述字符分割單元用于對所述字符串幾何位置參數(shù)進行字符分割，得到字符幾何位置參數(shù)，所述字符特征提取單元用于對所述字符幾何位置參數(shù)進行字符特征提取，得到特征字符，所述分類決策單元用于對所述特征字符進行決策分類，得到MICR評估分數(shù)并保存； 所述OCR信號識別模塊包括幾何轉(zhuǎn)換單元、序列號檢測單元、字符分割單元、字符特征提取單元及分類決策單元，其中幾何轉(zhuǎn)換單元用于將所述字符串幾何位置參數(shù)及所述字符幾何位置參數(shù)通過幾何轉(zhuǎn)換成OCR識別模塊內(nèi)序列號檢測單元及字符分割單元所需的OCR字符串幾何位置參數(shù)及OCR字符幾何位置參數(shù)，所述字符特征提取單元用于對所述OCR字符幾何位置參數(shù)進行字符特征提取，得到OCR特征字符，所述分類決策單元用于對所述OCR特征字符進行決策分類， 得到OCR評估分數(shù)并保存； 處理裝置，與所述信號識別裝置相連，用于根據(jù)所述字符識別結(jié)果得到輸入票據(jù)識別結(jié)果，并根據(jù)所述輸入票據(jù)識別結(jié)果對所述輸入票據(jù)進行處理。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于多線索融合的票據(jù)定位識別系統(tǒng)，其特征在于，所述信號采集裝置還包括: 檢測模塊，用于檢測所述輸入票據(jù)是否到達采集位置，若是觸發(fā)信號采集。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的鈔票的磁信號檢測裝置，其特征在于，所述信號采集裝置還包括: 糾偏模塊，用于對所述輸入票據(jù)進行糾偏。
10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的鈔票的磁信號檢測裝置，其特征在于，所述信號采集裝置還包括: 重疊檢測模塊，用于對重疊票據(jù)進行檢測。
【文檔編號】G07D7/20GK103996239SQ201410263710
【公開日】2014年8月20日 申請日期:2014年6月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月13日
【發(fā)明者】鄭偉銳, 肖助明, 關(guān)玉萍, 劉光祿 申請人:廣州廣電運通金融電子股份有限公司