基于分类器的身份证号码识别研究

• 作者: 刘萍 张巡 范郁锋 黎平
• 来源期刊: 贵州科学
• 学科: 工学
• 关键词: 距离分类器 最小类间距分类器 最大后验概率分类器 主成份分析
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 大数据
• 页码范围: 94-96
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 2268字
• 语种: 中文

摘要

目前,许多场合下需要进行身份证自动识别,因此准确识别身份证号码是一个有待重点研究的问题.本论文利用分类器进行识别身份证号码,将从两部分介绍身份证号码分类识别方法,第一部分是解释分类器(距离分类器、最小类间距分类器与最大后验概率分类器)的分类公式.第二部分是对图像首先进行主成份分析(PCA)方法进行特征降维,再运用分类器识别身份证号码图像.通过实验结果证明,身份证号码图像经过PCA特征降维后,分类器可以获得很好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘萍	贵州师范大学大数据与计算机科学学院	6	7	2.0	2.0
2	张巡	贵州师范大学大数据与计算机科学学院	3	4	2.0	2.0
3	黎平	贵州师范大学大数据与计算机科学学院	2	4	2.0	2.0
4	范郁锋	贵州师范大学大数据与计算机科学学院	2	5	2.0	2.0