LỜI CAM ĐOAN Tôi tên là: Chu Huy Hà - MSHV: 911218001 Tôi xin cam đoan đề tài “Nghiên cứu phương pháp xử lý ảnh để trích xuất thơng tin từ giấy chứng minh nhân dân phục vụ cho việc chi trả Bảo hiểm thất nghiệp” cơng trình nghiên cứu thực triển khai từ tình hình thực tiễn ngành Bưu điện với hướng dẫn, hỗ trợ từ Thầy - PGS.TS Trần Cao Đệ Nội dung nghiên cứu đề tài kết mà đề tài đạt hoàn toàn trung thực Trong q trình nghiên cứu, để hồn thành đề tài tơi có sử dụng số tài liệu tham khảo phần luận văn số tác liệt kê phần “Tài liệu tham khảo” cuối luận văn Tôi xin cam đoan chịu trách nhiệm cơng trình nghiên cứu Trà Vinh, ngày tháng 10 năm 2020 Học viên Chu Huy Hà i LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành đề tài này, nhận giúp đỡ từ quý thầy cô, bạn bè, anh, chị đồng nghiệp ngành Đầu tiên, xin bày tỏ lịng biết ơn đến Q Thầy, Cơ Khoa Kỹ thuật công nghệ, Trường Đại học Trà Vinh trang bị cho kiến thức quý báu, giúp tiếp cận tư khoa học, phục vụ công tác sống Tôi xin chân thành cảm ơn Thầy PGS TS Trần Cao Đệ tận tình hướng dẫn tơi trình nghiên cứu, thực luận văn Nhờ hướng dẫn nhiệt tình Thầy lĩnh vực chun mơn tất khía cạnh liên quan mang lại cho kiến thức phương pháp nghiên cứu khoa học vô bổ ích Tôi xin chân thành cảm ơn Ban Lãnh đạo đồng nghiệp ngành Bảo hiểm xã hội, Bưu điện, Trung tâm dịch vụ việc làm tận tình giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi giúp đỡ thời gian thu thập liệu Xin chân thành cảm ơn! ii MỤC LỤC Lời cam đoan i Lời cảm ơn ii Mục lục iii Danh mục chữ viết tắt vi Danh mục bảng vii Danh mục hình viii Tóm tắt x PHẦN MỞ ĐẦU 1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI MỤC TIÊU VÀ PHẠM VI ĐỀ TÀI BỐ CỤC LUẬN VĂN CHƯƠNG GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ NỘI DUNG NHẬN DẠNG VÀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 TỔNG THỂ HỆ THỐNG XỬ LÝ VÀ NHẬN DẠNG ẢNH 1.2 ẢNH SỐ VÀ MỘT SỐ KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH CƠ BẢN 1.2.1 Các khái niệm ảnh số 1.2.2 Không gian màu phép biến đổi không gian màu 11 1.2.2.1 Không gian màu Red Green Blue 11 1.2.2.2 Không gian màu Hue Saturation Value 12 1.2.2.3 Các phép biến đổi không gian màu 12 1.2.3 Biên ảnh 13 1.2.4 Biểu diễn ảnh 14 1.2.5 Biến đổi ảnh (Image Transform) 15 1.2.6 Phân tích ảnh 15 1.2.7 Tăng cường ảnh - khôi phục ảnh 15 1.2.8 Độ nghiêng ảnh 16 1.3 THƯ VIỆN MÃ NGUỒN MỞ OPENCV 16 1.4 CÔNG CỤ TESSERACT 18 1.5 TỔNG KẾT CHƯƠNG 20 CHƯƠNG NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 21 2.1 MỘT SỐ THUẬT TOÁN TIỀN XỬ LÝ ẢNH 21 iii 2.1.1 Nâng cấp ảnh 21 2.1.2 Toán tử điểm 22 2.1.2.1 Kỹ thuật thay đổi độ xám 22 2.1.2.2 Tăng, giảm độ tương phản 23 2.1.2.3 Kỹ thuật biến đổi âm 23 2.1.3 Toán tử không gian 23 2.2 MỘT SỐ KỸ THUẬT LỌC NHIỄU 24 2.2.1 Lọc phi tuyến 24 2.2.2 Lọc trung bình 25 2.2.3 Lọc thông thấp 26 2.2.4 Lọc gaussian Filter (lọc thông cao) 26 2.3 KỸ THUẬT PHÂN NGƯỠNG 27 2.3.1 Tách ngưỡng 27 2.3.2 Tách ngưỡng tự động 27 2.3.3 Phương pháp sử dụng điểm biên 28 2.4 KỸ THUẬT CẢI THIỆN ẢNH NHỊ PHÂN 28 2.4.1 Chuyển đổi ảnh nhị phân 28 2.4.2 Một số phương pháp xác định ngưỡng T 30 2.4.2.1 Phân ngưỡng theo phương pháp Otsu 30 2.4.2.2 Phân ngưỡng theo phương pháp Niblack 31 2.5 CÁC PHÉP TOÁN HÌNH THÁI HỌC 32 2.5.1 Co ảnh (Erosion) 33 2.5.2 Giãn ảnh (Dilation) 34 2.6 PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN CƠ BẢN 35 2.6.1 Phương pháp phát biên Gradient 35 2.6.2 Phương pháp phát biên Laplace 36 2.6.3 Phương pháp phát cạnh Canny 37 2.7 HIỆU CHỈNH ĐỘ NGHIÊNG CỦA ẢNH 38 2.7.1 Xác định góc nghiêng 38 2.7.2 Xác định đường thẳng tọa độ 39 2.7.3 Xoay ảnh 40 2.8 TỔNG KẾT CHƯƠNG 41 iv CHƯƠNG ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG ẢNH CHỨNG MINH NHÂN DÂN 42 3.1 CẤU TRÚC VÀ MỘT SỐ ĐẶC ĐIỂM CỦA GIẤY CHỨNG MINH NHÂN DÂN 42 3.2 YÊU CẦU BÀI TOÁN 43 3.3 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG CHI TRẢ BẢO HIỂM THẤT NGHIỆP 44 3.4 TIỀN XỬ LÝ 46 3.4.1 Ảnh đầu vào 46 3.4.2 Chuyển ảnh màu ảnh mức xám, đa mức xám 47 3.4.3 Làm mịn ảnh hay làm trơn ảnh lọc 48 3.4.4 Chuyển ảnh xám ảnh nhị phân 48 3.4.5 Khử nhiễu dùng phép co giãn ảnh 49 3.4.6 Dò biên xác định khung ảnh 50 3.4.7 Căn chỉnh độ nghiêng 51 3.4.8 Phân vùng trường thông tin 51 3.4.9 Cắt lấy vùng cần nhận dạng 52 3.4.10 Chuyển vùng ảnh cắt nhận dạng ký tự 53 3.5 THIẾT KẾ GIAO DIỆN 53 3.5.1 Mơi trường cài đặt chương trình 53 3.5.2 Giao diện chương trình ứng dụng 53 3.5.3 Giao diện chức xử lý ảnh 54 3.5.4 Giao diện kết nhận dạng vùng thông tin 55 3.6 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 55 3.6.1 Mục đích thực nghiệm 55 3.6.2 Kết thực nghiệm 56 3.6.3 Đánh giá thực nghiệm 56 3.7 TỔNG KẾT CHƯƠNG 57 KẾT LUẬN 58 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC 58 HẠN CHẾ CỦA LUẬN VĂN 59 HƯỚNG PHÁT TRIỂN 59 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 60 v DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt API Tiếng Anh Diễn giải Giao diện lập trình ứng dụng, phần Application Programming mềm trung gian cho phép ứng Interface dụng giao tiếp với BHTN Unemployment Insurance Bảo hiểm thất nghiệp CMND Identification Card Chứng minh nhân dân OCR Optical Character Recognition Nhận dạng ký tự quang học OpenCV Open Computer Vision Mã nguồn mở thư viện xử lý ảnh Tess4j Tesseract Công cụ nhận dạng chữ việt UI User Interface Giao diện người dùng vi DANH MỤC BẢNG Số liệu bảng Tên bảng Trang Bảng 3.1 Đặc điểm cho trường thông tin mặt trước 44 Bảng 3.2 Bảng đánh giá độ xác ứng dụng 56 vii DANH MỤC HÌNH Số liệu hình Tên hình Trang Hình 1.1 Mơ hình xử lý ảnh Hình 1.2 Ảnh biểu diễn dạng ma trận Hình 1.3 Thang độ xám ảnh Hình 1.4 Ảnh nhị phân 10 Hình 1.5 Ảnh màu 11 Hình 1.6 Không gian màu RGB 11 Hình 1.7 Khơng gian màu HSV 12 Hình 1.8 Mơ hình biểu diễn đường biên 14 Hình 1.9 Chỉnh độ nghiêng văn 16 Hình 1.10 Biểu tượng thư viện OpenCV 17 Hình 1.11 Quá trình hoạt động OCR 19 Hình 2.1 Một số hàm biến đổi điểm ảnh 22 Hình 2.2 Biểu đồ thuật toán lọc trung vị 24 Hình 2.4 Biểu đồ phân bố Gaussian 26 Hình 2.5 Nhị phân ảnh 30 Hình 2.6 Ảnh sau áp dụng kỹ thuật “Co” 34 Hình 2.7 Ảnh sau áp dụng kỹ thuật “Giản” 35 Hình 2.8 Xác định giao điểm hệ tọa độ 39 Hình 2.9 Biến đổi Hough cho đường thẳng tọa độ cực 39 Hình 2.10 Xoay ảnh 40 Hình 3.1 Mẫu chuẩn Giấy chứng minh nhân (Mặt trước) 42 Hình 3.2 Hình ảnh mặt sau CMND 43 Hình 3.3 Xác định vùng cần lấy thông tin 43 Hình 3.4 Sơ đồ hệ thống chi trả 45 Hình 3.5 Ảnh đầu vào CMND 46 Hình 3.6 Chuyển ảnh màu sang ảnh mức xám 47 Hình 3.7 Ảnh làm mịn 48 Hình 3.8 Chuyển ảnh xám ảnh nhị phân 49 Hình 3.9 Xóa nhiễu sử dụng phép co giãn ảnh 50 Hình 3.10 Hình ảnh lọc biên Canny 50 viii Hình 3.11 Xác định bốn góc ảnh 51 Hình 3.12 Đưa ảnh vị trí chuẩn 51 Hình 3.13 Nội dung cần lấy CMND 52 Hình 3.14 Vùng cắt họ tên chuyển nhị phân 52 Hình 3.15 Vùng cắt số CMND chuyển nhị phân 53 Hình 3.16 Kết nhận dạng Tesseract 53 Hình 3.17 Giao diện chương trình 54 Hình 3.18 Giao diện chức xử lý 54 Hình 3.19 Kết nhận dạng CMND 55 Hình 3.20 Minh họa tập liệu mẫu 55 ix TÓM TẮT Giấy Chứng minh nhân dân loại giấy tờ tùy thân cần thiết quan trọng người Trong số trường hợp việc sử dụng Chứng minh nhân dân xác thực định danh chủ thể Trích xuất thơng tin từ ảnh Chứng minh nhân dân giúp cho nhiều ứng dụng sử dụng Chứng minh nhân dân thuận lợi xác Mục tiêu đề tài nghiên cứu giải thuật xử lý ảnh thư viện lập trình OpenCV để trích xuất thơng tin từ Chứng minh nhân dân Xây dựng ứng dụng trích xuất ký tự từ hình ảnh giấy Chứng minh nhân dân thành định dạng văn (text) với nội dung cần nhận dạng sau: họ tên, số Chứng minh nhân dân, ngày tháng năm sinh Đề tài có đóng góp việc lấy liệu từ Chứng minh nhân dân nhanh thơng qua hình ảnh cung cấp cung cấp nguồn liệu dồi cho cơng trình nghiên cứu tương tự khác Được lập trình cơng cụ hỗ trợ soạn thảo: Eclipse với ngơn ngữ lập trình Java, với giao diện đơn giản Chương trình nhận vào ảnh có chứa hình ảnh Chứng minh nhân dân, kết chương trình ký tự giấy Chứng minh nhân dân nhận dạng chuyển thành định dạng văn Thông tin kết hiển thị giao diện ứng dụng Qua thời gian nghiên cứu, đề tài giải vấn đề quy trình xử lý ảnh từ ảnh chụp giấy Chứng minh nhân dân, định vị trường thơng tin rút trích thông tin cần thiết số Chứng minh nhân dân, họ tên,… nhờ tích hợp nhận dạng chữ in Tesseract Bên cạnh với độ xác 95% cho phương pháp tiền xử lý độ xác nhận dạng ký tự chữ tiếng việt Tesseract lên đến 90%, đề tài cho thấy phương pháp hoàn toàn khả thi áp dụng vào thực tế x PHẦN MỞ ĐẦU LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Sau 10 năm đổi đến vai trò, vị Tổng công ty Bưu điện Việt Nam khẳng định, trở thành cánh tay nối dài Nhà nước triển khai dịch vụ hành cơng (HCC), góp phần vào thực mục tiêu cải cách thủ tục hành chính, hồn thiện hệ thống an sinh xã hội [5] Đảm bảo vận hành mạng lưới an toàn, hiệu thực tốt nhiệm vụ giao Các dịch vụ HCC chi trả lương hưu, trợ cấp Bảo hiểm thất nghiệp (BHTN), chi trả trợ cấp Bảo trợ xã hội, thu BHXH, BHYT Công tác quản lý người hưởng qua hệ thống bưu điện nhận quan tâm, đạo sâu sát, kịp thời tạo điều kiện thuận lợi Chính phủ, Hội đồng quản lý BHXH Việt Nam, Thường trực tỉnh ủy, UBND cấp, ngành từ trung ương đến địa phương Trước đây, nhiều đại diện chi trả xã, phường quen biết nên nhận tiền trợ cấp BHXH không cần xuất trình chứng minh thư, nhờ người nhận thay khơng có giấy ủy quyền…, chuyển sang hệ thống bưu điện thực chi trả theo quy định phải kiểm tra chứng minh thư giấy tờ tùy thân có ảnh nhận thay phải có giấy ủy quyền số người cho phức tạp phiền hà, thời gian chờ đợi để kiểm tra đối chiếu Trong năm gần đây, với lộ trình hướng tới cấp thẻ chi trả nhận lương hưu, trợ cấp thất nghiệp… tồn quốc có nhiều báo cáo tập trung vào đánh giá thực trạng quản lý thụ hưởng chế độ BHXH, tìm nguyên nhân, rào cản việc chi trả chế độ BHXH ngành bưu điện đưa nhiều khuyến nghị nhằm đưa nhiều giải pháp hiệu quả, nhanh đến gần người dân Hiện nay, địa bàn tỉnh Trà Vinh tháng có khoảng 10.000 người nhận chế độ BHXH, số người chi trả bảo hiểm thất nghiệp gần 1.000 người chiếm 10% Việc đảm bảo chi trả thời điểm thực thủ cơng, chưa có giải pháp hữu hiệu thay thế, số lượng nhân viên điểm chi trả cịn ít, hàng ngày phải thực nhiều công việc lúc nên chưa đảm bảo cho việc chi trả nhanh chóng xác Vì vậy, hoạt động chi trả vừa thực thi quyền lợi người thụ hưởng vừa góp phần ổn định đời sống việc, đảm bảo an sinh xã hội địa bàn tỉnh Hướng đến phương châm “chi đủ, chi kịp thời” ngành bưu điện khơng ngừng đổi mới, hồn thiện phương thức chi trả nhằm phục vụ người hưởng chế độ BHXH ngày tốt Việc xây dựng thực phương án ứng dụng công nghệ thông tin công tác chi trả lương hưu, trợ cấp BHTN hàng tháng tiền mặt cho người hưởng tạo hiệu thiết thực công tác chi trả BHTN, phù hợp xu phát triển chung kinh tế hội nhập, đáp ứng nhu cầu hưởng thụ người lao động Với lý trên, nhằm đáp ứng yêu cầu phục vụ tốt cho công việc để thực đề tài: “NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH ĐỂ TRÍCH XUẤT THƠNG TIN TỪ GIẤY CHỨNG MINH NHÂN DÂN PHỤC VỤ CHO VIỆC CHI TRẢ BẢO HIỂM THẤT NGHIỆP” đưa để tiến hành nghiên cứu Nhận dạng trích xuất thơng tin ảnh chụp đáp ứng gần đầy đủ ứng dụng nhận dạng trích xuất thơng tin ảnh chụp giấy tờ tùy thân, qua giúp cho việc lấy thông tin dễ dàng Dựa vào kết nhận dạng CMND, giúp người quản lý dùng để tìm kiếm, trích xuất thơng tin người hưởng nhanh chóng, xác, hạn chế tình trạng khơng qn, sai sót, đảm bảo cho việc chi đối tượng, chi đủ số lượng đảm bảo thời gian quy định MỤC TIÊU VÀ PHẠM VI ĐỀ TÀI Nghiên cứu phương pháp xử lý ảnh để trích xuất thơng tin từ ảnh chụp giấy CMND nhằm hỗ trợ xác thực thông tin việc chi trả BHTN địa bàn tỉnh Trà Vinh Phương pháp thực vận hành triển khai sử dụng hệ thống chi trả thể tóm tắt sau: người lao động đến nhận tiền xuất trình giấy tờ tùy thân CMND, cán chi trả tiếp nhận đặt CMND khung định vị có gắn sẵn camera phía cố định thiết bị linh hoạt thay đổi, giai đoạn hệ thống ghi nhận lại hình ảnh CMND xử lý trích xuất tên số CMND đối chiếu lại với sở liệu chi trả Sau hệ thống xuất danh sách chi trả cho người lao nhận tiền ký tên Nhằm hỗ trợ công tác chi trả Bảo hiểm thất nghiệp việc trích xuất thơng tin từ ảnh CMND có độ xác cao hồn thiện Việc nghiên cứu đề tài nhận dạng ảnh giấy Chứng minh nhân dân giúp cho q trình trích xuất thơng tin chi trả BHTN khắc phục số hạn chế, sai sót, đồng thời tảng giúp cho hệ thống ngày phát triển Luận văn tập trung nghiên cứu nhận dạng CMND thực phương pháp xử lý ảnh, xây dựng chủ yếu sử dụng giải pháp phần mềm hệ thống nhúng để thực việc nhận dạng thẻ chứa thông tin cá nhân Áp dụng phương pháp, nghiên cứu phát triển trước đó, đồng thời kết hợp cải tiến thêm số phương pháp nhằm tạo hệ thống đồng hiệu Hệ thống sử dụng thư viện OpenCV, công cụ OCR với mã nguồn mở-Tesseract để nhận dạng thơng tin, tìm hiểu lập trình java với Eclipse Dựa vào mục tiêu trên, luận văn xác định nội dung chủ yếu cần nghiên cứu bao gồm: làm mịn ảnh, phân ngưỡng, thay đổi khơng gian màu, biến đổi hình thái, phép biến đổi Hough, tăng cường độ sắc nét ảnh, vấn đề phân vùng ảnh xác định vị trí khung ảnh CMND Do đó, luận văn cần tập trung nghiên cứu giải vấn đề sau: - Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh, nhận dạng ký tự quang học, phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh - Thu thập ảnh mẫu CMND - Xây dựng, cài đặt thuật toán nhận dạng để giải toán nhận dạng thẻ, từ kết trích xuất thơng tin từ thẻ CMND, dùng để hỗ trợ cho hệ thống chi trả Bảo hiểm thất nghiệp - Xây dựng chương trình kiểm tra tính hiệu phương pháp - Nghiên cứu quy trình chi trả để hỗ trợ tốt cho hệ thống chi trả phương pháp nhận dạng CMND - Cài đặt thực nghiệm BỐ CỤC LUẬN VĂN Trên giới nhà khoa học có nhiều cơng trình nghiên cứu lĩnh vực xử lý ảnh dựa vào phát triển không ngừng công nghệ xử lý ảnh, hệ thống máy tính, thiết bị thơng minh, thuật tốn, việc lấy thơng tin ảnh lấy tự động thông qua ảnh chụp Ở Việt Nam loại thẻ chứa thông tin cá nhân phổ biến giấy Chứng minh nhân dân, thẻ cước Hiện có số nghiên cứu xử lý ảnh có liên quan mật thiết với nhận dạng ký tự quang học, để rút trích nội dung từ văn hay thông tin từ thẻ chưa công bố áp dụng rộng rãi Do đó, mục tiêu đề tài đề xuất phương pháp xử lý ảnh để rút trích thông tin quan trọng từ giấy Chứng minh nhân dân Luận văn trình bày bao gồm phần mở đầu, ba chương kết luận Chương 1: Đưa nhìn tổng quan nhận dạng xử lý ảnh Chương 2: Nội dung nghiên cứu: - Tổng quan hệ thống chi trả - Phân tích số thuật toán trước xử lý ảnh Chương 3: Ứng dụng thuật toán nhận dạng Chứng minh nhân dân Giới thiệu toán vấn đề cần giải quyết, từ áp dụng kỹ thuật xử lý ảnh phân tích ảnh tài liệu sở để phân tích ảnh CMND, rút trích thơng tin quan trọng sử dụng Tesseract để nhận dạng ký tự Cài đặt thử nghiệm đánh giá Áp dụng kiến thức nghiên cứu xây dựng chương trình nhận dạng rút trích thơng tin từ giấy CMND Đánh giá độ hiệu đề tài dựa số liệu thu Phần kết luận: Tóm tắt kết đạt đề tài, nêu hạn chế hướng phát triển đề tài CHƯƠNG GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ NỘI DUNG NHẬN DẠNG VÀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 TỔNG THỂ HỆ THỐNG XỬ LÝ VÀ NHẬN DẠNG ẢNH Trước vào trọng tâm tổng quan xử lý ảnh, phần dành để giới thiệu khái quát lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo Khoa học máy tính (Artificial Intelligence Computer Science) - nhằm giúp máy tính có khả nhìn hiểu giống người Ngày nay, người ta tin sinh học có “big bang” tiến hố, đời mắt Nhờ có cơng cụ mà lồi vật có tiến hoá vượt bậc lực hoạt động Gần đây, nhờ tiến khoa học, lại mang lực lên máy tính Nhờ vào thuật toán tiên tiến, huấn luyện máy tính cách thu nhận hình ảnh, phân tích hiểu hình ảnh Ngành khoa học nghiên cứu thành tựu gọi thị giác máy tính (Computer vision) Thị giác máy tính ngành khoa học có từ lâu phát triển mạnh, giai đoạn bùng nổ học máy, học sâu Khoa học ngày phát triển nhanh chóng đưa kinh tế lên tầm cao phát minh loại công nghệ đại máy ảnh kỹ thuật số, máy quay phim HD, điện thoại di động thơng minh, máy tính bảng, camera an ninh giám sát,… với phát triển phần mềm nhà nghiên cứu kho liệu đồ sộ tạo nhiều lĩnh vực phục vụ cho đời sống cụ thể nhà giữ xe thông minh, giao dịch cửa hàng, khách sạn, đồ dẫn đường đi, làm thủ tục hải quan,… Đáp ứng nhu cầu lượng thơng tin mà người thu lớn để chọn lọc rút trích thơng tin cần thiết ảnh, video không đơn giản, hình ảnh thu nhiều lý bị nhiễu, mờ nhòe, đứt nét… Những thành tựu khoa học không ngừng cải tiến, phát triển việc xử lý hình ảnh, video văn để phục vụ cho đời sống lĩnh vực cụ thể ngày mở nhiều hướng mới, phương pháp dùng loại bỏ thành phần thông tin, liệu không cần thiết, khắc phục nhược điểm hình ảnh thu nhận Với mục đích giúp người tiết kiệm thời gian việc sàng lọc, trao đổi, xử lý, tìm kiếm tổng hợp thông tin cách khách quan kho liệu lưu giữ thơng tin, việc quy trình cho phép máy tính tự động rút trích nội dung từ ảnh mà cụ thể nghiên cứu ảnh Chứng minh DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Văn pháp luật [1] Nghị định số 577-TTg ngày 27/11/1957 Chính phủ Đặt giấy chứng minh quy định thể lệ cấp phát giấy chứng minh [2] Nghị định số 170/2007/NĐ-CP ngày 19/11/2007 việc Sửa đổi, bổ sung số điều nghị định số 05/1999/NĐ-CP ngày 03/02/1999 phủ chứng minh nhân dân [3] Thông tư số 57/2013/TT-BCA ngày 13/11/2013 Bộ công an quy định mẫu chứng minh nhân dân Tài liệu Tiếng Việt [4] Nguyễn Vĩnh An (2015), “So sánh số phương pháp phát biên”, Tạp chí Khoa học Đại học quốc gia Hà Nội, Khoa học Tự nhiên Công nghệ, Tập 31, (2), tr 1-7 [5] Báo cáo tổ chức dịch vụ chi trả quản lý người hưởng qua hệ thống bưu điện [6] Nguyễn Văn Hoan (2006), Giáo trình xử lý ảnh, NXB Học viện cơng nghệ bưu viễn thơng, Hà nội, tr.3 [7] Khoa Công nghệ thông tin, Đại học Hàng Hải Việt Nam (2011), Giáo trình Xử lý ảnh, Hải Phịng [8] Đỗ Năng Tồn, Phạm Việt Bình (2007), Giáo trình mơn học Xử lý ảnh, Khoa Cơng nghệ thông tin, Đại học Thái Nguyên Tài liệu Tiếng Anh [9] Alexander Sheshkus, Vladimir Lvovich Arlazarov (2015), Space symbol detection on complex background using visual context, Proceedings 29th European Conference on Modelling and Simulation ©ECMS Valeri M Mladenov, Petia Georgieva, Grisha Spasov, Galidiya Petrova (Editors) [10] Jiri Matas, Charles Galambos, and Josef Kittler (2000), “Robust detection of lines using the progressive probabilistic hough transform”, Computer Vision and Image Understanding, 78(1), pp 119–137 [11] Mohamed Cheriet, Nawwaf Kharma, Cheng-Lin Liu And Ching Y Suen (2007), Character Recognition Systems: A Guide for Students and Practioners, N Y.: John Wiley & Sons 60 [12] NOBUYUKI OTSU (1979), “A threshold selection method from gray-level histograms”, IEEE Trans Syst, Man Cybern, 9(1), pp.62–66 Tài liệu Điện tử [13] Bùi Ngọc Lê, Áp dụng giải pháp nhận dạng ký tự quang học (OCR) biên mục tài liệu lưu trữ, [http://luutruvn.com/index.php/2016/03/20/ap-dunggiai-phap-nhan-dang-ky-tu-quang-hoc-ocr-trong-bien-muc-tai-lieu-luu-tru], (truy cập ngày 27/7/2020) [14] QuangTran’s Blogs, Cơ chế hoạt động Tesseract OCR, [https://tnquang blog.wordpress.com/2017/12/11/co-che-hoat-dong-cua-tesseract-ocr/], (truy cập ngày 10/7/2020) [15] FPT.AI.Vision, Ứng dụng nhận dạng ký tự quang học (OCR) sở công nghệ học sâu (Deep Learning), [https://fpt.ai/vi/vision-vi], (truy cập ngày: 23/7/2020) 61 ... tài liệu lưu trữ, [http://luutruvn.com/index.php/2016/03/20/ap-dunggiai-phap-nhan-dang-ky-tu-quang-hoc-ocr-trong-bien-muc-tai-lieu-luu-tru], (truy cập ngày 27/7/2020) [14] QuangTran’s Blogs, Cơ... blog.wordpress.com/2017/12/11/co-che-hoat-dong-cua-tesseract-ocr/], (truy cập ngày 10/7/2020) [15] FPT.AI.Vision, Ứng dụng nhận dạng ký tự quang học (OCR) sở công nghệ học sâu (Deep Learning), [https://fpt.ai/vi/vision-vi],... 46 3.4.1 Ảnh đầu vào 46 3.4.2 Chuyển ảnh màu ảnh mức xám, đa mức xám 47 3.4.3 Làm mịn ảnh hay làm trơn ảnh lọc 48 3.4.4 Chuyển ảnh xám ảnh nhị phân 48 3.4.5