CN111353434A - 信息识别方法及装置、系统、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种信息识别方法及装置、系统、电子设备和存储介质。所述信息识别方法包括：获取待识别对象的图像序列，所述图像序列包括至少两帧图像；从所述图像序列中确定至少一帧图像，作为选定图像；根据所述选定图像，确定待识别信息；向第二设备发送所述待识别信息，以使所述第二设备根据所述待识别信息得到第一识别结果。所述信息识别方法还包括：接收待识别对象的待识别信息；根据所述待识别信息，进行第一信息识别，得到第一识别结果；根据所述第一识别结果，向第一设备发送识别信息。

Description

信息识别方法及装置、系统、电子设备和存储介质

技术领域

本公开涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种信息识别方法及装置、系统、电子设备和存储介质。

背景技术

随着终端设备的不断发展，越来越多的业务可以在线上远程完成。由于很多业务需要验证用户的身份或是录入用户相关的证件信息，如果由用户手动输入或自行上传证件照片，交互流程体验较差，出错率高，也容易留下较大的作弊空间，为安全性要求较高的业务留下了隐患。

因此，为了提高用户体验，如何实现更加高效的证件信息录入，成为了一个亟待解决的问题。

发明内容

本公开提出了一种信息识别方案。

根据本公开的第一方面，提供了一种信息识别方法，包括：

获取待识别对象的图像序列，所述图像序列包括至少两帧图像；从所述图像序列中确定至少一帧图像，作为选定图像；根据所述选定图像，确定待识别信息；向第二设备发送所述待识别信息，以使所述第二设备根据所述待识别信息得到第一识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述从所述图像序列中确定至少一帧图像，作为选定图像，包括：根据所述图像序列的识别状态和/或图像质量，选定至少一帧图像，作为选定图像。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述图像序列的识别状态，选定至少一帧图像，作为选定图像，包括：分别对至少部分所述图像序列中每帧图像进行第二信息识别，得到第二识别结果；在所述第二识别结果包括多个的情况下，根据所述第二识别结果，得到参考识别结果；分别将每个所述第二识别结果与所述参考识别结果进行比较，得到每个所述第二识别结果的置信度；根据所述置信度的大小，将至少部分第二识别结果对应的图像，确定为所述选定图像，所述选定图像的置信度高于所述图像序列中除所述选定图像以外的其他图像的置信度。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述图像序列的图像质量，选定至少一帧图像，作为选定图像，包括：分别获取至少部分所述图像序列中每帧图像在至少一个衡量维度下的图像质量；将所述图像序列中所述图像质量大于阈值的至少一帧图像，作为所述选定图像。

在一种可能的实现方式中，所述衡量维度包括清晰度、完整度、强光情况、暗光情况以及遮挡情况中的至少一项。

在一种可能的实现方式中，在确定所述选定图像之后，所述方法还包括：保存所述选定图像中的至少一帧。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述选定图像，确定待识别信息，包括：对所述选定图像进行第一加密处理和/或签名处理，得到待识别信息。

在一种可能的实现方式中，所述第一加密处理包括：对所述选定图像进行编码加密，得到第一加密信息；所述签名处理包括：将所述第一设备的签名信息作为待识别签名，添加至所述选定图像。

在一种可能的实现方式中，所述待识别对象包括证卡对象和/或表单对象；所述第一识别结果包括所述待识别对象中记录的文本、标识以及图片中的至少一项。

根据本公开的第二方面，提供了一种信息识别方法，包括：

接收待识别对象的待识别信息；根据所述待识别信息，进行第一信息识别，得到第一识别结果；根据所述第一识别结果，向第一设备发送识别信息。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述待识别信息，进行第一信息识别，得到第一识别结果，包括：获取所述待识别信息包括的选定图像；对所述选定图像进行防伪检测，得到检测结果；在所述检测结果为通过的情况下，对所述选定图像进行第一信息识别，得到第一识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述获取所述待识别信息包括的选定图像，包括：获取所述待识别信息包括的待识别签名；在所述待识别签名与所述第一设备的签名信息匹配的情况下，对所述待识别信息包括的第一加密信息进行解密，得到所述选定图像。

在一种可能的实现方式中，所述对所述选定图像进行防伪检测，得到检测结果，包括：对所述选定图像进行分类，得到所述选定图像的分类结果；在所述分类结果指示所述选定图像为通过对所述待识别对象进行拍摄得到的图像的情况下，将检测结果记录为通过；和/或，在所述分类结果指示所述选定图像为通过对所述待识别对象的复印件或翻拍件进行拍摄得到的图像的情况下，将检测结果记录为失败。

在一种可能的实现方式中，所述对所述选定图像进行第一信息识别，得到第一识别结果，包括：通过光学字符识别OCR模型，对所述选定图像进行OCR识别，得到第一识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述待识别信息，进行第一信息识别，得到第一识别结果，还包括：判断所述第一识别结果是否与预设规则匹配，得到判断结果。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一识别结果，向第一设备发送识别信息，包括：对所述第一识别结果进行第二加密处理，或是对所述第一识别结果和所述判断结果进行所述第二加密处理，得到第二加密信息；将所述第二加密信息作为所述识别信息，并向所述第一设备发送。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：保存所述选定图像中的至少一帧。

根据本公开的第三方面，提供了一种信息识别装置，包括：

图像序列获取模块，用于获取待识别对象的图像序列，所述图像序列包括至少两帧图像；选定模块，用于从所述图像序列中确定至少一帧图像，作为选定图像；待识别信息生成模块，用于根据所述选定图像，确定待识别信息；待识别信息发送模块，用于向第二设备发送所述待识别信息，以使所述第二设备根据所述待识别信息得到第一识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述选定模块用于：根据所述图像序列的识别状态和/或图像质量，选定至少一帧图像，作为选定图像。

在一种可能的实现方式中，所述选定模块进一步用于：分别对至少部分所述图像序列中每帧图像进行第二信息识别，得到第二识别结果；在所述第二识别结果包括多个的情况下，根据所述第二识别结果，得到参考识别结果；分别将每个所述第二识别结果与所述参考识别结果进行比较，得到每个所述第二识别结果的置信度；根据所述置信度的大小，将至少部分第二识别结果对应的图像，确定为所述选定图像，所述选定图像的置信度高于所述图像序列中除所述选定图像以外的其他图像的置信度。

在一种可能的实现方式中，所述选定模块进一步用于：分别获取至少部分所述图像序列中每帧图像在至少一个衡量维度下的图像质量；将所述图像序列中所述图像质量大于阈值的至少一帧图像，作为所述选定图像。

在一种可能的实现方式中，所述衡量维度包括清晰度、完整度、强光情况、暗光情况以及遮挡情况中的至少一项。

在一种可能的实现方式中，在所述选定模块后还包括第一保存模块，所述第一保存模块用于：保存所述选定图像中的至少一帧。

在一种可能的实现方式中，所述待识别信息生成模块用于：对所述选定图像进行第一加密处理和/或签名处理，得到待识别信息。

在一种可能的实现方式中，所述第一加密处理包括：对所述选定图像进行编码加密，得到第一加密信息；所述签名处理包括：将所述第一设备的签名信息作为待识别签名，添加至所述选定图像。

在一种可能的实现方式中，所述待识别对象包括证卡对象和/或表单对象；所述第一识别结果包括所述待识别对象中记录的文本、标识以及图片中的至少一项。

根据本公开的第四方面，提供了一种信息识别装置，包括：

接收模块，用于接收待识别对象的待识别信息；识别模块，用于根据所述待识别信息，进行第一信息识别，得到第一识别结果；识别信息发送模块，用于根据所述第一识别结果，向第一设备发送识别信息。

在一种可能的实现方式中，所述识别模块用于：获取所述待识别信息包括的选定图像；对所述选定图像进行防伪检测，得到检测结果；在所述检测结果为通过的情况下，对所述选定图像进行第一信息识别，得到第一识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述识别模块进一步用于：获取所述待识别信息包括的待识别签名；在所述待识别签名与所述第一设备的签名信息匹配的情况下，对所述待识别信息包括的第一加密信息进行解密，得到所述选定图像。

在一种可能的实现方式中，所述识别模块进一步用于：对所述选定图像进行分类，得到所述选定图像的分类结果；在所述分类结果指示所述选定图像为通过对所述待识别对象进行拍摄得到的图像的情况下，将检测结果记录为通过；和/或，在所述分类结果指示所述选定图像为通过对所述待识别对象的复印件或翻拍件进行拍摄得到的图像的情况下，将检测结果记录为失败。

在一种可能的实现方式中，所述识别模块进一步用于：通过光学字符识别OCR模型，对所述选定图像进行OCR识别，得到第一识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述识别模块还用于：判断所述第一识别结果是否与预设规则匹配，得到判断结果。

在一种可能的实现方式中，所述识别信息发送模块用于：对所述第一识别结果进行第二加密处理，或是对所述第一识别结果和所述判断结果进行所述第二加密处理，得到第二加密信息；将所述第二加密信息作为所述识别信息，并向所述第一设备发送。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括第二保存模块，所述第二保存模块用于：保存所述选定图像中的至少一帧。

根据本公开的第五方面，提供了一种电子设备，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：执行上述第一方面的信息识别方法。

根据本公开的第六方面，提供了一种电子设备，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：执行上述第二方面的信息识别方法。

根据本公开的第七方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述第一方面的信息识别方法。

根据本公开的第八方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述第二方面的信息识别方法。

在本公开实施例中，通过获取待识别对象的图像序列，并根据图像序列选定至少一帧图像作为选定图像，从而根据选定图像向第二设备发送待识别信息，以使第二设备根据待识别信息来得到第一识别结果，通过上述过程，可以在信息识别的过程中，首先对待识别对象自动选帧，再通过第二设备进行识别，由于自动选帧可以使得用于识别的图像比起直接获取的图像具有更高的图像精度和识别效果，因此可以使得最终得到的第一识别结果更为准确，同时也可以降低信息识别过程的失败率，从而提升信息识别过程中的用户体验。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。

图1示出根据本公开一实施例的信息识别方法的流程图。

图2示出根据本公开一实施例的信息识别方法的流程图。

图3示出根据本公开一实施例的信息识别装置的框图。

图4示出根据本公开一实施例的信息识别装置的框图。

图5示出根据本公开一应用示例的示意图。

图6示出根据本公开实施例的一种电子设备的框图。

图7示出根据本公开实施例的一种电子设备的框图。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。

本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。

另外，为了更好地说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。

图1示出根据本公开一实施例的信息识别方法的流程图，该方法可以应用于第一设备，第一设备可以是能够采集待识别对象的图像序列的设备，即具有信息采集功能的设备，在一种可能的实现方式中，第一设备可以是具备拍摄功能的终端设备或者其他处理设备等。其中，终端设备可以为用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(Personal Digital Assistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。

在一些可能的实现方式中，该信息识别方法也可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。

如图1所示，在一种可能的实现方式中，所述信息识别方法可以应用于第一设备，包括：

步骤S11，获取待识别对象的图像序列，其中，图像序列包括至少两帧图像。

步骤S12，从图像序列中确定至少一帧图像，作为选定图像。

步骤S13，根据选定图像，确定待识别信息。

步骤S14，向第二设备发送待识别信息，以使第二设备根据待识别信息得到第一识别结果。

其中，待识别对象可以是需要被进行信息识别的对象，待识别对象的实现形式可以根据实际的信息识别需求进行灵活确定。在一种可能的实现方式中，待识别对象可以是具有统一规格的对象，如需要进行信息识别的证卡对象或是表单对象，比如身份证、通行证、银行卡、规定制式的表格或是其他包含有待识别信息的证件、卡片或单据等等。

待识别对象的图像序列可以是第一设备对待识别对象进行图像采集所得到的图像序列，具体的采集方式以及采集到的图像帧数在本公开实施例中均不做限制，在一种可能的实现方式中，第一设备可以通过对待识别对象进行持续的扫描或是视频录制，来获取待识别对象的图像序列，在一种可能的实现方式中，第一设备也可以通过对待识别对象按照一定的频率进行拍照采集，来获取待识别对象的多帧图像，并按照采集时间的先后顺序组成图像序列。

通过步骤S12可以看出，选定图像可以是第一设备从图像序列中选定的一帧或多帧图像，具体的选定方式可以参见下述公开实施例，在此先不做展开。在一种可能的实现方式中，选定图像的数量可以为一，即从图像序列中仅仅选定一帧具有较高质量的图像作为选定图像，在一种可能的实现方式中，选定图像的数量也可以大于一，即从图像序列中选定质量较高的几帧图像作为选定图像，具体的选定图像的数量可以根据实际情况进行灵活选择。后续各公开实施例均以选定图像为一帧的情况为例进行说明，选定图像的数量大于一的实现方式可以参考下述各公开实施例进行相应扩展，不再进行详细说明。

通过步骤S13可以看出，在确定了选定图像后，可以基于选定图像确定待识别信息，其中，待识别信息可以是包含有待识别对象中需要被识别内容的信息，由于待识别信息基于选定图像所确定，因此，在一种可能的实现方式中，待识别信息可以直接为选定图像，在一种可能的实现方式中，也可以是基于选定图像进行了一定的处理后所得到的信息，具体待识别信息的确定方式可以参见后续各公开实施例，在此先不做展开。

通过步骤S14可以看出，在确定了待识别信息后，可以向第二设备发送待识别信息，以使第二设备根据待识别信息来得到第一识别结果，其中，第二设备可以是能够对待识别对象中包含的信息进行识别的设备，即具有信息识别功能的设备，在一种可能的实现方式中，第二设备可以是终端设备、服务器或者其他处理设备等。其中，终端设备的实现方式可以参考上述各公开实施例，在此不再赘述。在一种可能的实现方式中，当第二设备为服务器的情况下，第二设备可以是云端服务器，也可以是本地服务器等。

第一识别结果可以是第二设备根据待识别信息进行识别所获得的结果，具体的第一识别结果的种类和内容可以根据待识别对象的实现方式进行灵活确定，在本公开实施例中不做限制，在一种可能的实现方式中，待识别对象可以包括证卡对象和/或表单对象，第一识别结果可以包括待识别对象中记录的文本、标识以及图片中的至少一项。由于待识别对象具有一定格式规范，因此对于诸如身份证、银行卡、通行证等证卡对象，以及诸如保单、发票等表单对象，可以基于规范化的内容完成第一识别。而得到第一识别结果往往可以基于实际需求，以及相应的待识别对象所具备的规范化内容，来进行类别的调整。比如，对于待识别对象包括身份证的情况而言，第一识别对象可以包括身份证正面记载的姓名、出生时期、居住地、身份证号、人物图像等内容中的一项或是多项，当然还可以是基于上述内容得到的进一步的识别结果，比如，通过对识别到的身份证号进行进一步识别，以确定该身份证所属人物的出生地等数据。

通过上述公开实施例可以看出，第一识别结果可以是待识别对象中记录的内容，比如记录的文本、图片或是用以表明待识别对象的身份或类别的标识等，在一个示例中，在待识别对象为证卡对象的情况下，第一识别结果可以是证卡对象上包含的文本，比如身份证上的地址文本，银行卡上的银行卡号码等，后续各公开实施例均以第一识别结果为文本为例进行阐述，第一识别结果为图片或是标识等其他类型的情况，可以根据后续各公开实施例进行灵活扩展，不再进行详细说明。

另外，第二设备如何根据待识别信息来得到第一识别结果，其具体的实现方式可以参见后续各公开实施例，在此先不做展开。

在本公开实施例中，通过获取待识别对象的图像序列，并根据图像序列选定至少一帧图像作为选定图像，从而根据选定图像向第二设备发送待识别信息，以使第二设备根据待识别信息来得到第一识别结果，通过上述过程，可以在信息识别的过程中，首先对待识别对象自动选帧，再通过第二设备进行识别，由于自动选帧可以使得用于识别的图像比起直接获取的图像具有更高的图像精度和识别效果，因此可以使得最终得到的第一识别结果更为准确，同时也可以降低信息识别过程的失败率，从而提升信息识别过程中的用户体验。

通过上述公开实施例可以看出，第一设备通过步骤S11，利用任意一种方式获取了待识别对象的图像序列后，可以通过步骤S12中从图像序列中确定至少一帧图像来作为选定图像，具体如何确定选定图像，这一过程可以根据实际情况灵活决定。在一种可能的实现方式中，步骤S12可以包括：

根据图像序列的识别状态和/或图像质量，选定至少一帧图像，作为选定图像。

其中，识别状态可以是图像序列中图像可以被识别的内容的状态，图像的识别状态越优，说明该图像中包含的可以被识别的内容越全面与准确，即根据识别状态确定选定图像的过程，可以根据图像序列中不同帧图像之间识别状态的优劣来确定选定图像，基于该选定图像得到的第一识别结果，可以更加全面，具有更高的精度。

图像质量可以是图像序列中图像的质量，图像质量越高，说明该帧图像越容易被识别，识别的结果也更加准确，即根据图像质量确定选定图像的过程，可以根据图像序列不同帧图像之间图像质量的高低来确定选定图像，基于该选定图像得到的第一识别结果，同样可以更为精确，且具有较优的识别效果。

根据识别状态或是图像质量来确定选定图像的具体实现方式同样可以根据实际情况灵活选择，可以参考后续各公开实施例，在此先不做展开。

通过上述公开实施例可以看出，从图像序列中确定选定图像，可以包含有基于图像序列的识别状态进行确定以及基于图像序列的图像质量进行确定两种方式。在一种可能的实现方式中，在确定选定图像过程中，可以仅根据识别状态或图像质量来确定，即第一设备自动通过其中的一种方式来确定选定图像，在一种可能的实现方式中，也可以同时根据识别状态和图像质量来确定，即第一设备可以提供两种确定选定图像的方式，具体地，在一个示例中，第一设备可以分别通过识别状态和图像质量确定相应的选定图像，然后将这些选定图像均作为最终的选定图像进入到步骤S13，在一个示例中，第一设备也可以分别通过识别状态和图像质量确定相应的选定图像后，再从中以一定的方式或是随机选择某一帧或某几帧作为最终的选定图像进入到步骤S13，在一个示例中，第一设备也可以向用户提供根据识别状态确定选定图像和根据图像质量确定选定图像这两种选项，即让用户选择以哪种方式来确定选定图像。

通过基于图像序列的识别状态和/或图像质量来确定选定图像，一方面可以确保选定图像的质量，使得基于此选定图像最终得到的第一识别结果更加准确，具有更高精度，另一方面也可以在不同的情况下灵活选择不同的选定图像确定方式，增加了信息识别方法的灵活性。

在一种可能的实现方式中，根据图像序列的识别状态，选定至少一帧图像，作为选定图像的实现方式可以包括：

分别对至少部分图像序列中每帧图像进行第二信息识别，得到第二识别结果。

在第二识别结果包括多个的情况下，根据第二识别结果，得到参考识别结果。

分别将每个第二识别结果与参考识别结果进行比较，得到每个第二识别结果的置信度。

根据置信度的大小，将至少部分第二识别结果对应的图像，确定为选定图像，选定图像的置信度高于图像序列中除选定图像以外的其他图像的置信度。

其中，第二信息识别可以是第一设备对待识别帧进行的信息识别方式，上述公开实施例中提出过，第二设备可以根据待识别信息得到第一识别结果，说明第二设备可以根据待识别信息进行相应的信息识别操作，为了将不同实施主体的信息识别操作进行区分，在本公开实施例中，将第二设备根据待识别信息执行的操作记为第一信息识别，得到的结果记为第一识别结果，将第一设备对至少部分图像序列中图像执行的操作记为第二信息识别，得到的结果记为第二识别结果，第一信息识别与第二信息识别的具体识别方式可以相同，也可以不同。在一种可能的实现方式中，由于第二信息识别主要为了确定选定图像而非确定最终的识别结果，因此，第二信息识别可以与第一信息识别不同，第二信息识别可以选择识别精度较低的识别方式，第一信息识别可以识别精度较高的识别方式。在一个示例中，由于信息识别可以是对文本信息进行识别，因此第二信息识别和第一信息识别均可以通过光学字符识别(OCR，Optical Character Recognition)来实现，由于第二信息识别的识别精度可以无需达到第一信息识别的识别精度要求，因此，在本公开示例中，第二信息识别中使用的OCR模型规模可以小于第一信息识别中使用的OCR模型规模，从而既可以确保步骤S1211的实现，又可以保证步骤S1211的实现速度，继而提升整个信息识别过程的速度。

通过上述过程可以看出，第一设备在进行第二信息识别的过程中，可以对图像序列中的每帧图像均进行第二信息识别，也可以对部分图像序列中的图像进行第二信息识别，具体选择哪些帧图像来进行第二信息识别，可以根据实际情况灵活决定，在本公开实施例中不做限制。后续各公开实施例均以对图像序列中的每帧图像进行第二信息识别为例进行说明，其他情况可以灵活进行扩展。在一种可能的实现方式中，在对图像序列中每帧图像进行第二信息识别的情况下，可以分别得到每帧图像的第二识别结果，由于图像序列包括至少两帧图像，因此相应地可以得到至少两个第二识别结果，因此可以基于多个第二识别结果来得到参考识别结果。其中，参考识别结果可以是基于至少两个第二识别结果所整合的较为完整的识别结果，举例来说，在对多帧图像进行第二信息识别后，得到的多个第二识别结果中，可能有些第二识别结果缺乏识别内容的前半部分，有些第二识别结果缺乏识别内容的后半部分，有些第二识别结果缺乏识别内容的某个或某些字段，因此，当将这些第二识别结果进行统计后，可以恢复出一个较为完整和准确的识别结果，这一较为完整和准确的识别结果则可以作为参考识别结果。具体的恢复方式在本公开实施例中不做限制，可以根据实际情况灵活选择，在一个示例中，可以通过遍历每个第二识别结果，统计其中重复出现的识别内容，并根据其位置进行整合，从而确定出参考识别结果。

在确定了参考识别结果后，可以将每个第二识别结果与参考识别结果进行比较，得到每个第二识别结果的置信度。其中，置信度可以是每个第二识别结果与参考识别结果的重合程度，在识别的是文本信息的情况下，置信度可以是每个第二识别结果与参考识别结果的文本重合准确率，置信度越高，表明第二识别结果与参考识别结果越接近。

在得到了每个第二识别结果的置信度后，可以根据置信度的大小确定选定图像，由于置信度越高表明第二识别结果与标准识别结果越接近，因此，置信度越高的第二识别结果所对应的选定图像，其包含的识别信息越全面，基于此选定图像进行信息识别的精度也越高，同时上述公开实施例中已经提出，选定图像可以为一帧也可以为多帧，因此可以将置信度最高的一帧或多帧图像来作为选定图像。

通过上述过程，无论图像序列是在何种质量的摄像头、光线环境下所获得，均可以从中选择出相对较优的待识别帧作为选定图像，从而既可以确保信息识别过程的顺利实现，又可以尽可能的提升信息识别结果的准确性，并大大提升了信息识别方法的包容性。

在一种可能的实现方式中，根据图像序列的图像质量，选定至少一帧图像，作为选定图像，可以包括：

分别获取至少部分图像序列中每帧图像在至少一个衡量维度下的图像质量。

将图像序列中图像质量大于阈值的至少一帧图像，作为选定图像。

其中，获取图像序列中图像的图像质量的实现过程中，可以分别获取图像序列中每帧图像的图像质量，也可以仅获取图像序列中部分帧图像的图像质量，具体选择哪些帧以及如何选择，可以根据实际情况灵活决定，在本公开实施例中不做限制。后续各公开实施例均以获取图像序列中每帧图像的图像质量为例进行说明，其他情况的实现方式可以参考下述各公开实施例进行灵活扩展。

上述公开实施例中已经提出，图像质量可以是图像序列中图像的质量，对于任意一帧图像来说，评判该图像的质量如何，可以具有不同的评判标准，比如可以从清晰度或是完整度等不同的角度来分别评判。因此，随着评判标准的不同，可以将图像质量划分为不同衡量维度下的图像质量。具体的，将图像质量划分为某一衡量维度或是某几种衡量维度，以及每个衡量维度具体以何种评判标准来分析图像质量，均可以根据实际情况进行灵活设定。后续根据图像质量与阈值的比较确定的选定图像，也可以不用考虑其他衡量维度下的图像质量，而是比较选定衡量维度下的图像质量。在一种可能的实现方式中，衡量维度可以包括：清晰度、完整度、强光情况、暗光情况以及遮挡情况中的一个或两个以上。其中，清晰度可以是图像是否存在对焦模糊、运动模糊等导致文字或图像识别不清的情况；完整度可以是图像中待识别对象(如证件)的边角是否全部处于图像范围之内等；强光情况可以是图像是否存在过曝或强烈反光等情况；暗光情况可以是根据图像中待识别对象(如证件)是否存在整体或局部亮度过暗，导致文字或图像无法识别等情况；遮挡情况可以是图像中待识别对象(如证件)是否有被其他的物体遮挡等情况。在实际应用中，可以只考虑其中某一衡量维度下的图像质量，也可以同时考虑其中多个衡量维度下的图像质量，在一个示例中，可以同时考虑图像在清晰度、完整度、强光情况、暗光情况和遮挡情况这五个衡量维度下的图像质量，在这种情况下，可以分别获取图像序列中每帧图像在这五个衡量维度下的图像质量，然后对每帧图像，分别考虑其清晰度质量是否大于对应的清晰度阈值，完整度质量是否大于对应的完整度阈值，强光质量是否大于对应的强光阈值，暗光质量是否大于对应的暗光阈值以及遮挡质量是否大于对应的遮挡阈值，当存在某一帧或某几帧图像在这五个类别下均满足大于对应阈值的要求时，可以将满足要求的图像作为选定图像。在一个示例中，在衡量维度的数量包含上述五个维度的情况下，也可以获取图像在其中部分维度的图像质量，举例来说，可以仅获取图像在清晰度、完整度以及遮挡情况这三个衡量维度下的质量，在这种情况下，后续确定的选定图像，可以只考虑每个图像的清晰度质量、完整度质量以及遮挡情况质量是否分别大于对应的阈值，而省略强光质量与暗光质量的比较情况。

进一步地，在一种可能的实现方式中，满足要求的图像数量可能较多，当满足要求的图像数量大于选定图像要求的数量的情况下，可以进一步比较这些满足要求图像的图像质量，选定综合质量较高的N个图像作为选定图像，其中N为选定图像要求的数量。具体地综合质量的计算方式可以根据实际情况进行设定，根据实际情况选择具体计算方式即可，比如可以为每个衡量维度下的图像质量设置一个权重，从而计算出每个图像的加权平均质量，将加权平均质量作为综合质量等。在一种可能的实现方式中，也可能没有满足要求的图像，为了确保信息识别过程的顺利进行，也可以通过比较这些图像的图像质量，选定综合质量较高的N个待识别作为选定图像。

在一种可能的实现方式中，也可以将根据图像质量确定选定图像的过程与获取待识别对象的图像序列的过程同时进行，即可以一边采集待识别对象的图像序列，一边对已经图像序列中已经采集到的图像进行图像质量的评判，当已经采集到的图像中包括有在每个衡量维度下的图像质量均大于对应阈值的图像的情况下，可以将这一图像作为选定不同，并停止继续采集待识别对象的图像序列，这种情况下，获取到的图像序列中的最后一帧图像即为选定图像。

另外，每个衡量维度下的图像质量对应的阈值，其具体设定值在本公开实施例中也不做限制，可以根据实际情况进行设定，不同衡量维度下图像质量的阈值可以相同，也可以不同。

通过分别获取至少部分图像序列中每帧图像在至少一个衡量维度下的图像质量，从而将在每个衡量维度下的图像质量均大于对应阈值的至少一帧图像作为选定图像，通过上述过程，可以从图像序列中选出高质量的选定图像，从而使得基于此选定图像进行信息识别得到的第一识别结果具有更高的准确度，大大提升信息识别的准确性。

在一种可能的实现方式中，在通过步骤S12确定了选定图像以后，还可以对选定图像进行存档。因此，在一种可能的实现方式中，在确定选定图像之后，本公开实施例提出的方法还可以包括：

保存选定图像中的至少一帧。

其中，选定图像的保存位置不受限定，既可以保存在第一设备中，也可以保存在第二设备中，也可以同时保存在第一设备和第二设备之中。这样，在后续还有需要应用到待识别对象的图像或是需要对待识别对象再次进行识别的情况下，可以直接读取保存的选定图像来，大大提升了效率和用户的体验程度。选定图像的保存帧数也不受限制，可以根据第一设备以及第二设备的存储空间大小灵活决定，在一种可能的实现方式中，在选定图像为多帧的情况下，可以保存全部的选定图像，也可以从中选择一帧或几帧进行保存，具体的选择方式也可以根据实际情况灵活确定；在一种可能的实现方式中，在选定图像为一帧的情况下，可以直接保存该选定图像。

进一步地，由于根据识别状态确定选定图像和根据图像质量确定选定图像可以同时实现，也可以单独实现，相应的，保存选定图像中的至少一帧可以仅在根据识别状态确定选定图像后实现，即仅保存根据识别状态确定的选定图像，也可以仅在根据图像质量确定选定图像后实现，即仅保存根据图像质量确定的选定图像，也可以同时在根据识别状态和图像质量确定选定图像后实现，即可以保存根据上述两种确定方式综合确定的选定图像。在一种可能的实现方式中，由于基于图像质量确定的选定图像，相对于基于识别状态确定的选定图像来说，具有较优的图像质量，因此，可以仅保存通过图像质量所确定的选定图像。

通过上述各公开实施例还可以看出，在确定了选定图像后，还可以通过步骤S13，来根据选定图像确定待识别信息，在一种可能的实现方式中，步骤S13可以包括：

对选定图像进行第一加密处理和/或签名处理，得到待识别信息。

其中，第一加密处理与签名处理的实现方式均不受限定，可以根据实际情况灵活选择，在一种可能的实现方式中，第一加密处理可以包括：对选定图像进行编码加密，得到第一加密信息；签名处理可以包括：将第一设备的签名信息作为待识别签名，添加至选定图像。其中，对选定图像以何种编码方式进行加密，在本公开实施例中不做限制，任何加密的方法均可以作为第一加密处理的实现方式；第一设备的签名信息可以是包含有第一设备身份标识的信息，其具体的信息内容和形式在本公开实施例中也不做限制，在一个示例中，第一设备的签名信息可以是第一设备中软件开发工具包(SDK，Software Development Kit)中的签名信息。同样地，将第一设备的签名信息作为待识别签名添加到选定图像的具体添加位置和方式，在本公开实施例中也不做限定，根据实际情况灵活选择即可。

对选定图像进行的第一加密处理与签名处理，可以只进行其中一种处理方式，也可以同时进行处理，也可以按照一定的顺序进行先后处理，根据实际情况灵活选择即可。在一种可能的实现方式中，可以依次对选定图像进行第一加密处理和签名处理，即先将选定图像按照一定的加密形式进行重新编码，然后与第一设备的签名信息进行打包，从而得到待识别信息。在一种可能的实现方式中，也可以依次对选定图像进行签名处理和第一加密处理，即先将选定图像与第一设备的签名信息进行打包，然后将这一打包后的信息按照一定的加密形式进行重新编码，从而得到待识别信息。

通过第一加密处理，在待识别对象为身份证件或银行卡等具有较高安全需求的对象的情况下，可以有效减小证卡信息外泄的可能性，从而可以提升信息识别过程的安全性；而通过签名处理，则可以在待识别信息中包含有第一设备的设备信息，从而便于第二设备在进行信息识别时对待识别信息进行权限验证，减小待识别信息被篡改的可能性，进一步提升了信息识别过程的安全性，也提升了信息识别结果的准确性。

在得到了待识别信息后，可以通过步骤S14，向第二设备发送待识别信息，具体的发送方式根据第一设备和第二设备之间的连接关系灵活确定，在一种可能的实现方式中，当第一设备为终端设备，而第二设备为服务器的情况下，第一设备可以通过连接的网络，向第二设备上传待识别信息。

在一种可能的实现方式中，在向第二设备发送了待识别信息后，还可以接收第二设备所反馈的识别信息，由于第二设备可以根据待识别信息得到第一识别结果，因此，识别信息可以是与第一识别结果相关的信息，识别信息的具体实现方式可以参加下述各公开实施例，在此先不做展开。第一设备接收识别信息的方式不受限定，同样可以根据第一设备与第二设备之间的通信方式灵活决定，在此不再赘述。

第一设备在接收了识别信息后，可以将识别信息显示给用户，也可以在显示的同时保存该识别信息，具体如何应用该识别信息，可以根据第一设备的实际需求灵活决定，在本公开实施例中不做限定。

图2示出根据本公开一实施例的信息识别方法的流程图，该方法可以应用于第二设备，第二设备的实现方式可以参考上述各公开实施例，在此不再赘述。

如图2所示，在一种可能的实现方式中，所述信息识别方法可以应用于第二设备，包括：

步骤S21，接收待识别对象的待识别信息。

步骤S22，根据待识别信息，进行第一信息识别，得到第一识别结果。

步骤S23，根据第一识别结果，向第一设备发送识别信息。

其中，待识别信息与上述公开实施例中提到的待识别信息一致，在此不再赘述。第二设备接收待识别信息的方式可以根据第一设备发送待识别信息的方式灵活决定，在本公开实施例中不做限制。第二设备在接收了待识别信息后，可以通过步骤S22来进行第一信息识别，具体的识别过程可以参见下述各公开实施例，在此先不做展开。在第二设备进行第一信息识别得到第一识别结果后，可以通过步骤S13，根据第一识别结果来向第一设备发送识别信息，其中，识别信息可以根据第一识别结果得到，在一种可能的实现方式中，可以直接将第一识别结果作为识别信息，在一种可能的实现方式中，也可以根据第一识别结果，额外进行一些其他的处理或内容，来得到识别信息，具体的识别信息的内容和生成方式可以参见后续各公开实施例，在此先不做展开。

通过接收待识别对象的待识别信息，根据待识别信息进行第一信息识别来得到第一识别结果，从而基于第一识别结果向第一设备发送识别信息，通过上述过程，可以在第二设备中有效的实现对待识别对象的信息识别，从而将信息识别过程通过第一设备与第二设备之间的交互配合来进行实现，由于第一设备实现选帧功能，第二设备实现识别功能，两个设备均实现单一功能，对计算要求较低，因此，在应用中通过两个设备的配合，可以具有更快的处理速度和更强的计算效果，从而大大提升了整个信息识别过程的效率和精度。

第二设备进行第一信息识别的具体方式可以根据实际情况灵活决定，在一种可能的实现方式中，步骤S22可以包括：

步骤S221，获取待识别信息包括的选定图像。

步骤S222，对选定图像进行防伪检测，得到检测结果。

步骤S223，在检测结果为通过的情况下，对选定图像进行第一信息识别，得到第一识别结果。

上述公开实施例中已经提出，在一种可能的实现方式中，可以直接将选定图像作为待识别信息，在一种可能的实现方式中，也可以对选定图像进行一定的处理，来得到待识别信息，因此，随着待识别信息的生成方式的不同，步骤S221的实现方式也可以随之发生变化，详见下述各公开实施例，在此先不做展开。在得到了选定图像后，可以通过步骤S222对选定图像进行防伪检测，在一些可能的实现方式中，当待识别对象为证卡对象等具有较高安全需求的对象的情况下，可能会有某些用户将待识别对象的复印件或是翻拍件等作为待识别对象来进行信息识别，为了提升信息识别的安全，需要对选定图像进行防伪检测，以减这类情况的发生，具体的防伪检测方式可以根据实际情况进行选择，参考后续各公开实施例，在此先不做展开。在防伪检测通过后，才可以对选定图像进行第一信息识别，如果防伪检测失败，则可以向第一设备反馈检测失败或是报警提示等信息，以进一步提升信息识别过程的安全性。

通过获取待识别信息包括的选定图像，然后对选定图像进行防伪检测，得到检测结果，在检测结果为通过的情况下对选定图像进行第一信息识别，得到第一识别结果，通过上述过程，可以有效提升整个信息识别过程的安全性。

通过上述公开实施例可以看出，步骤S221的实现方式可以根据实际情况灵活选择。在一种可能的实现方式中，在待识别信息为选定图像的情况下，可以直接从待识别信息中读取选定图像。在一种可能的实现方式中，当待识别信息为对选定图像进行第一加密处理所得到的信息的情况下，可以通过对待识别信息进行解密来得到选定图像，在一种可能的实现方式中，在待识别信息为通过对选定图像进行第一加密处理和签名处理所得到的信息的情况下，步骤S221可以包括：

步骤S2211，获取待识别信息包括的待识别签名。

步骤S2212，在待识别签名与第一设备的签名信息匹配的情况下，对待识别信息包括的第一加密信息进行解密，得到选定图像。

通过上述公开实施例可以看出，在一种可能的实现方式中，第二设备可以首先根据待识别信息中包括的待识别签名，对待识别信息进行权限验证，当待识别签名与第一设备的签名信息匹配的情况下，可以说明待识别信息在发送到第二设备的过程中，没有被其他的设备或用户进行篡改，即待识别信息中的选定图像是可以被用于信息识别的图像，继而第二设备可以对第一加密信息进行解密，从而还原出第一设备确定的选定图像。解密的方式可以根据加密的方式灵活确定，在本公开实施例中不做限定。

进一步地，若待识别签名与第一设备的签名信息不匹配，则说明待识别信息可能被篡改过，此时第二设备可以停止对选定图像的获取，而是向第一设备反馈匹配失败或是报警提示等信息，以进一步提升信息识别过程的安全性。

通过上述过程，可以实现对待识别信息的权限验证，在待识别信息被篡改的情况下一方面可以发出报警提示，另一方面又可以减少无意义的解密与识别过程，同时提升信息识别的安全性和效率。

同样地，步骤S222的实现方式也不受限定，即对选定图像进行防伪检测的方式不受限定，可以根据实际情况灵活选择。在一种可能的实现方式中，可以基于待识别对象的复印件或是翻拍件等具有的独特特征，来识别选定图像是否为复印件或翻拍件对应的帧图像，比如翻拍件可能存在反光等情况，复印件可能在色彩上与原件具有显著差异等。在一种可能的实现方式中，步骤S222可以包括：

步骤S2221，对选定图像进行分类，得到选定图像的分类结果。

步骤S2222，在分类结果指示选定图像为通过对待识别对象进行拍摄得到的图像的情况下，将检测结果记录为通过。和/或，

步骤S2223，在分类结果指示选定图像为通过对待识别对象的复印件或翻拍件进行拍摄得到的图像的情况下，将检测结果记录为失败。

通过上述公开实施例可以看出，在一种可能的实现方式中，可以通过对选定图像进行分类，来确定选定图像的类型，从而实现对选定图像的防伪检测。如何对选定图像进行分类，其实现方式不受限定，在一种可能的实现方式中，可以通过分类神经网络模型来对选定图像进行分类，其中，分类神经网络模型的具体实现方式不受限制，在一种可能的实现方式中，可以建立一个初始的神经网络模型，然后将大量的经过拍摄所得到的待识别对象的图像、待识别对象的复印件图像和待识别对象的翻拍件图像作为训练样本，对该初始的神经网络模型进行训练，从而得到一个训练好的分类神经网络模型，将选定图像输入到该分类神经网络模型后，可以输出一个概率值，用以表明该选定图像为待识别对象原件的图像的概率，当这一概率值大于设定的概率阈值的情况下，可以表明该选定图像为待识别对象的原件图像，否则表明该选定图像为待识别对象的复印件图像或翻拍件图像，具体的概率阈值可以根据实际情况进行灵活设定，在本公开实施例中不做限制。

通过将对选定图像进行分类得到分类结果，在分类结果指示选定图像是对待识别对象进行拍摄所得到的图像的情况下，将检测结果记录为通过，否则记录为失败，通过这一过程，可以利用分类方式来实现对选定图像的防伪检测，既具有较高的检测效率，又具有较高的检测精度，从而大大提升了整个信息识别过程的准确性和速度。

在检测结果为通过的情况下，可以进一步对选定图像进行第一信息识别，上述公开实施例中已经提到，第一信息识别的方式可以与第二信息识别的方式相同，也可以不同，根据实际情况灵活选择即可，在一种可能的实现方式中，步骤S223可以包括：通过光学字符识别OCR模型，对选定图像进行OCR识别，得到第一识别结果。在一种可能的实现方式中，由于第一信息识别的目的在于识别出选定图像中包含的相应信息，具有较高的识别精度的需求，因此，在本公开实施例中，可以通过较大规模的OCR模型来实现第一信息识别，来提升信息识别的精度和准确性。

在得到了第一识别结果后，由于各种因素的存在，第一识别结果可能与待识别对象本身的包含的内容一致，也可能存在一定的偏差，这种情况下还可以对第一识别结果进行进一步地校验，因此，在一种可能的实现方式中，步骤S22还可以包括：

步骤S224，判断第一识别结果是否与预设规则匹配，得到判断结果。

其中，预设规则可以是根据待识别对象中的信息的特点所确定的某些验证规则，在一个示例中，当待识别对象为身份证，第一识别结果为身份证的身份证号码的情况下，由于身份证号码的后四位遵循一定的编码规则，因此可以将这一编码规则作为预设规则，来判断第一识别结果识别出的身份证号码是否为真实存在的号码；同样地，当待识别对象为银行卡，第一识别结果为银行卡号码的情况下，也可以根据银行卡本身号码的编码规则，来作为预设规则进行匹配。当待识别对象为其他类型的情况下，预设规则可以参考上述各公开实施例进行类比扩展，在此不再一一列举。

当第一识别结果符合预设规则的情况下，可以将判断结果记录为匹配通过，当第一识别结果不符合预设规则的情况下，则可以将判断结果记录为匹配失败。通过上述过程，可以进一步对第一识别结果进行验证，从而在第一识别结果与预设规则不匹配的情况下，发出一定的提示或预警，以便于用户确认该识别结果是否准确，是否需要重新识别等。

在得到了第一识别结果后，可以基于该第一识别结果，通过步骤S23向第一设备发送识别信息，步骤S23的实现方式可以根据实际情况灵活决定，在一种可能的实现方式中，步骤S23可以包括：

步骤S231，对第一识别结果进行第二加密处理，或是对第一识别结果和判断结果进行第二加密处理，得到第二加密信息

步骤S232，将第二加密信息作为识别信息，并向第一设备发送。

通过上述公开实施例可以看出，在一种可能的实现方式中，可以直接对第一识别结果进行第二加密处理，来得到第二加密信息，从而将第二加密信息作为识别信息发送至第一设备。其中，第二加密处理与第一加密处理中的“第一”和“第二”仅用于区别执行加密处理的主体和对象不同，即第一加密处理是第一设备对选定图像进行的加密，而第二加密处理是第二设备对第一识别加密结果的加密，而不限制加密方式是否相同，即第一加密处理和第二加密处理的加密规则可以相同也可以不同，根据实际情况灵活选择即可。

在一种可能的实现方式中，由于可能将第一识别结果与预设规则进行了匹配来得到判断结果，因此，可以将判断结果与第一识别结果进行打包，并将打包后的内容一并进行第二加密处理来得到第二加密信息，将这一第二加密信息作为识别信息发送至第一设备，从而可以便于用户或第一设备根据判断结果来做出是否需要再次进行信息识别的决定等。

在一种可能的实现方式中，本公开实施例提出的信息识别方法还可以包括：

保存选定图像中的至少一帧。

上述公开实施例中已经提出过，在第一设备进行信息识别的过程中，就可以保存选定图像中的至少一帧，同理，由于第二设备可以从接收的待识别信息中恢复出选定图像，因此，第二设备也可以对选定图像中的至少一帧进行保存。

与上述公开实施例中相同，第二设备在保存选定图像时，具体保存的是一帧选定图像还是多帧选定图像，可以根据实际情况灵活决定，在此不再赘述。由于选定图像可能是第一设备基于识别状态所选定的图像，也可能是第一设备基于多个衡量维度下图像质量所选定的图像，随着选定方式的不同，选定图像的质量也可以产生相应的变化，因此，在一种可能的实现方式中，第二设备在保存选定图像的情况下，可以根据选定图像的选定方式的不同，而选择不同的保存方式，具体如何选择，可以根据实际情况进行灵活设定，不局限于下述公开实施例。

在一种可能的实现方式中，由于基于识别状态所确定的选定图像可能在完整度或清晰度上有所欠缺，因此在一个示例中，第二设备可以选择仅保存通过基于多个衡量维度下图像质量所确定的选定图像，来提升第二设备中保存的选定图像的质量；在一个示例中，当第二设备获得的选定图像的数量为多个的情况下，也可以对这多个选定图像再进行一次图像质量筛选，从而将图像质量最高的图像保存在第二设备中，第二设备中进行图像质量筛选的方式可以与第一设备中的筛选方式相同，也可以不同，根据实际情况进行灵活选择即可。

通过在第二设备中保存选定图像中的至少一帧，可以实现选定图像的远程保存，在需要再次对待识别对象进行识别或需要应用到待识别对象的其他情况下，可以直接从第二设备中调取选定图像，减少用户的操作，提升用户体验。

图3示出根据本公开实施例的信息识别装置的框图。如图所示，所述装置30可以包括：

图像序列获取模块31，用于获取待识别对象的图像序列，图像序列包括至少两帧图像。

选定模块32，用于从图像序列中确定至少一帧图像，作为选定图像。

待识别信息生成模块33，用于根据选定图像，确定待识别信息。

待识别信息发送模块34，用于向第二设备发送待识别信息，以使第二设备根据待识别信息得到第一识别结果。

在一种可能的实现方式中，选定模块用于：根据图像序列的识别状态和/或图像质量，选定至少一帧图像，作为选定图像。

在一种可能的实现方式中，选定模块进一步用于：分别对至少部分图像序列中每帧图像进行第二信息识别，得到第二识别结果；在第二识别结果包括多个的情况下，根据第二识别结果，得到参考识别结果；分别将每个第二识别结果与参考识别结果进行比较，得到每个第二识别结果的置信度；根据置信度的大小，将至少部分第二识别结果对应的图像，确定为选定图像，选定图像的置信度高于图像序列中除选定图像以外的其他图像的置信度。

在一种可能的实现方式中，选定模块进一步用于：分别获取至少部分图像序列中每帧图像在至少一个衡量维度下的图像质量；将图像序列中图像质量大于阈值的至少一帧图像，作为选定图像。

在一种可能的实现方式中，衡量维度包括清晰度、完整度、强光情况、暗光情况以及遮挡情况中的至少一项。

在一种可能的实现方式中，在选定模块后还包括第一保存模块，第一保存模块用于：保存选定图像中的至少一帧。

在一种可能的实现方式中，待识别信息生成模块用于：对选定图像进行第一加密处理和/或签名处理，得到待识别信息。

在一种可能的实现方式中，第一加密处理包括：对选定图像进行编码加密，得到第一加密信息；签名处理包括：将第一设备的签名信息作为待识别签名，添加至选定图像。

在一种可能的实现方式中，待识别对象包括证卡对象和/或表单对象；第一识别结果包括待识别对象中记录的文本、标识以及图片中的至少一项。

图4示出根据本公开实施例的信息识别装置的框图。如图所示，所述装置40可以包括：

接收模块41，用于接收待识别对象的待识别信息。

识别模块42，用于根据待识别信息，进行第一信息识别，得到第一识别结果。

识别信息发送模块43，用于根据第一识别结果，向第一设备发送识别信息。

在一种可能的实现方式中，识别模块用于：获取待识别信息包括的选定图像；对选定图像进行防伪检测，得到检测结果；在检测结果为通过的情况下，对选定图像进行第一信息识别，得到第一识别结果。

在一种可能的实现方式中，识别模块进一步用于：获取待识别信息包括的待识别签名；在待识别签名与第一设备的签名信息匹配的情况下，对待识别信息包括的第一加密信息进行解密，得到选定图像。

在一种可能的实现方式中，识别模块进一步用于：对选定图像进行分类，得到选定图像的分类结果；在分类结果指示选定图像为通过对待识别对象进行拍摄得到的图像的情况下，将检测结果记录为通过；和/或，在分类结果指示选定图像为通过对待识别对象的复印件或翻拍件进行拍摄得到的图像的情况下，将检测结果记录为失败。

在一种可能的实现方式中，识别模块进一步用于：通过光学字符识别OCR模型，对选定图像进行OCR识别，得到第一识别结果。

在一种可能的实现方式中，识别模块还用于：判断第一识别结果是否与预设规则匹配，得到判断结果。

在一种可能的实现方式中，识别信息发送模块用于：对第一识别结果进行第二加密处理，或是对第一识别结果和判断结果进行所述第二加密处理，得到第二加密信息；将第二加密信息作为所述识别信息，并向第一设备发送。

在一种可能的实现方式中，装置还包括第二保存模块，第二保存模块用于：保存选定图像中的至少一帧。

在一种可能的实现方式中，本公开实施例还公开了一应用示例，该应用示例提出了一种信息识别系统，基于此信息识别系统，可以在线上贷款、租房或是会员注册等业务流程中，实现对身份证信息的识别与采集。

图5示出根据本公开一应用示例的示意图，如图5所示，信息识别系统主要由前端的第一设备和后端的第二设备共同构成，其中，前端的第一设备(以下简称前端)可以是手机设备、平板设备、具有摄像头的笔记本或电脑设备等，而后端的第二设备(以下简称后端)则可以是云端服务器。从图中可以看出，该信息识别系统实现身份证信息的识别与采集的完整过程可以概况为：第一设备可以通过获取待识别对象的图像序列，从图像序列中选定至少一帧作为选定图像，然后根据选定图像确定待识别信息从而将待识别信息发送至第二设备，第二设备在接收到待识别信息后，可以根据待识别信息进行第一信息识别来得到第一识别结果，并根据第一识别结果向第一设备发送识别信息。

具体地，该信息识别系统对身份证信息进行识别采集的过程可以为：

前端可以打开摄像头对待识别的证件进行持续扫描选帧，直到选出满足条件的一帧作为选定图像后，将该选定图像的图像传输到后端进行后端处理。传输过程中可以将选定图像进行编码加密，同时附带了前端SDK中的签名信息，用于权限验证，以确保数据传输过程中不被篡改。

后端可以在接收到前端发送的选定图像的图像后，进行解密和权限校验，经由解密与权限校验确认该数据未被篡改后，进入识别流程。具体的识别流程可以为，首先对证件图像通过神经网络模型进行防伪检测，从而判断证件是否为原件；其次对身份证进行文字识别，采用OCR技术识别出证件的各项字段信息；最后根据预设的逻辑，对文字识别的结果进行校验判断。识别完成后，将文字识别的结果及逻辑判断结果加密传输回前端，提供给用户。

进一步地，在本公开应用示例中，前端进行选帧的过程可以从以下两种方式中任选其一来实现：

方式一：基于单帧在前端的文本识别结果选帧

此种选帧方式，可以使用前端的OCR小模型，对摄像头采集到的每一帧图像进行文字识别，依据文字识别结果的置信度来判断选帧的质量。具体地，前端对每帧图像进行文本识别，得到多个文本识别结果，之后将多个文本识别结果整合出一个标准识别结果，来对多帧图像进行筛选，即选出文本识别结果最接近标准识别结果的一帧图像作为选定图像，交给后端处理。由于OCR小模型的准确率及字库规模有限，仍然需要将选定图像传输到后端进行OCR大模型的识别。通过此种选帧方式，可以具有较好的包容性，在不同质量的摄像头、光线环境下都可以有较好的选帧结果。

方式二：基于图像质量选帧

此种选帧方式，可以将证件图像的质量定义为清晰度、完整度、强光情况、暗光情况、遮挡情况这五个维度，分别进行检测。在一个示例中，这五种维度的定义分别为：

清晰度，主要描述图像是否存在对焦模糊、运动模糊等导致文字或图像识别不清的情况；完整度，主要描述证件的边角是否全部处于图像范围之内；强光情况，主要描述证件是否存在过曝或强烈反光的情况；暗光情况，主要描述证件是否存在整体或局部亮度过暗，导致文字或图像无法识别的情况；遮挡情况，主要描述图像中的证件是否有被其他的物体遮挡。

在前端扫描的过程中，可以对每一帧图像进行上述五个维度的检测，并与预设的阈值(该预设的阈值可根据实际情况进行调整)进行比较，在五个维度均满足阈值条件的情况下，可以输出选帧结果，进行后续的后端识别。通过此种选帧方式，可以甄选出高质量的图像用于留底存档。

需要注意的是，上述应用示例提出的方法，除了可以应用于以上提到的场景以外，也可以应用于其他具有信息识别需求的线上业务等，如在线办卡或是特殊情况下的身份核验场景等，不局限于上述应用示例。

可以理解，本公开提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于篇幅，本公开不再赘述。

本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。

本公开实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。计算机可读存储介质可以是易失性计算机可读存储介质或非易失性计算机可读存储介质。

本公开实施例还提出一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为上述方法。

在实际应用中，上述存储器可以是易失性存储器(volatile memory)，例如RAM；或者非易失性存储器(non-volatile memory)，例如ROM，快闪存储器(flash memory)，硬盘(Hard Disk Drive，HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)；或者上述种类的存储器的组合，并向处理器提供指令和数据。

上述处理器可以为ASIC、DSP、DSPD、PLD、FPGA、CPU、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本公开实施例不作具体限定。

电子设备可以被提供为终端、服务器或其它形态的设备。

基于前述实施例相同的技术构思，本公开实施例还提供了一种计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法。

图6是根据本公开实施例的一种电子设备800的框图。例如，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等终端。

参照图6，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到电子设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关人员信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。

图7是根据本公开实施例的一种电子设备1900的框图。例如，电子设备1900可以被提供为一服务器。参照图7，电子设备1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。

电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行电子设备1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将电子设备1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。

在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由电子设备1900的处理组件1922执行以完成上述方法。

本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态人员信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。

这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (20)

1.一种信息识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别对象的图像序列，所述图像序列包括至少两帧图像；

从所述图像序列中确定至少一帧图像，作为选定图像；

根据所述选定图像，确定待识别信息；

向第二设备发送所述待识别信息，以使所述第二设备根据所述待识别信息得到第一识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述图像序列中确定至少一帧图像，作为选定图像，包括：

根据所述图像序列的识别状态和/或图像质量，选定至少一帧图像，作为选定图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像序列的识别状态，选定至少一帧图像，作为选定图像，包括：

分别对至少部分所述图像序列中每帧图像进行第二信息识别，得到第二识别结果；

在所述第二识别结果包括多个的情况下，根据所述第二识别结果，得到参考识别结果；

分别将每个所述第二识别结果与所述参考识别结果进行比较，得到每个所述第二识别结果的置信度；

根据所述置信度的大小，将至少部分第二识别结果对应的图像，确定为所述选定图像，所述选定图像的置信度高于所述图像序列中除所述选定图像以外的其他图像的置信度。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像序列的图像质量，选定至少一帧图像，作为选定图像，包括：

分别获取至少部分所述图像序列中每帧图像在至少一个衡量维度下的图像质量；

将所述图像序列中所述图像质量大于阈值的至少一帧图像，作为所述选定图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述衡量维度包括清晰度、完整度、强光情况、暗光情况以及遮挡情况中的至少一项。

6.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述选定图像，确定待识别信息，包括：

对所述选定图像进行第一加密处理和/或签名处理，得到待识别信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一加密处理包括：对所述选定图像进行编码加密，得到第一加密信息；

所述签名处理包括：将所述第一设备的签名信息作为待识别签名，添加至所述选定图像。

8.根据权利要求1至7中任意一项所述的方法，其特征在于，所述待识别对象包括证卡对象和/或表单对象；

所述第一识别结果包括所述待识别对象中记录的文本、标识以及图片中的至少一项。

9.一种信息识别方法，其特征在于，所述方法包括：

接收待识别对象的待识别信息；

根据所述待识别信息，进行第一信息识别，得到第一识别结果；

根据所述第一识别结果，向第一设备发送识别信息。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述待识别信息，进行第一信息识别，得到第一识别结果，包括：

获取所述待识别信息包括的选定图像；

对所述选定图像进行防伪检测，得到检测结果；

在所述检测结果为通过的情况下，对所述选定图像进行第一信息识别，得到第一识别结果。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述获取所述待识别信息包括的选定图像，包括：

获取所述待识别信息包括的待识别签名；

在所述待识别签名与所述第一设备的签名信息匹配的情况下，对所述待识别信息包括的第一加密信息进行解密，得到所述选定图像。

12.根据权利要求9或10所述的方法，其特征在于，所述对所述选定图像进行防伪检测，得到检测结果，包括：

对所述选定图像进行分类，得到所述选定图像的分类结果；

在所述分类结果指示所述选定图像为通过对所述待识别对象进行拍摄得到的图像的情况下，将检测结果记录为通过；

和/或，在所述分类结果指示所述选定图像为通过对所述待识别对象的复印件或翻拍件进行拍摄得到的图像的情况下，将检测结果记录为失败。

13.根据权利要求10至12中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述待识别信息，进行第一信息识别，得到第一识别结果，还包括：

判断所述第一识别结果是否与预设规则匹配，得到判断结果。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一识别结果，向第一设备发送识别信息，包括：

对所述第一识别结果进行第二加密处理，或是对所述第一识别结果和所述判断结果进行所述第二加密处理，得到第二加密信息；

将所述第二加密信息作为所述识别信息，并向所述第一设备发送。

15.根据权利要求10至14中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

保存所述选定图像中的至少一帧。

16.一种信息识别装置，其特征在于，所述装置包括：

图像序列获取模块，用于获取待识别对象的图像序列，所述图像序列包括至少两帧图像；

选定模块，用于从所述图像序列中确定至少一帧图像，作为选定图像；

待识别信息生成模块，用于根据所述选定图像，确定待识别信息；

待识别信息发送模块，用于向第二设备发送所述待识别信息，以使所述第二设备根据所述待识别信息得到第一识别结果。

17.一种信息识别装置，其特征在于，所述装置包括：

接收模块，用于接收待识别对象的待识别信息；

识别模块，用于根据所述待识别信息，进行第一信息识别，得到第一识别结果；

识别信息发送模块，用于根据所述第一识别结果，向第一设备发送识别信息。

18.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1至8中任意一项所述的方法。

19.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求9至15中任意一项所述的方法。

20.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至15任意一项所述的方法。

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