“互联网+”时代,以互联网金融为代表的互联网产业得到迅速发展。与此同时,由网络虚拟化带来的潜在安全问题日益严峻,实名制成为一种控制风险的有效手段。网络实名制的方式一般是对用户进行以身份证为主的证件信息认证。在众多互联网应用中,如在线支付、跨境物流等,实名认证的方式是由用户上传如身份证等证件的照片,然后提取并记录照片中的证件信息。用户上传的证件照片可能具有比较复杂的背景,还可能存在倾斜和透视失真等,对信息提取造成困难。因此,需要先将证件在照片中定位并提取出来,再进行信息提取。基于以上背景,本文研究自然场景下的证件图像定位技术,并对规范化后的证件图像进行信息提取和识别。论文的主要工作包括:1.提出一种基于Hough变换的证件定位方法。利用证件形状特征,通过Hough直线检测、Hough圆检测技术实现对证件区域的定位,并利用haar人脸检测对定位结果进行检验。2.提出一种基于局部特征匹配的证件定位方法。首先利用证件的固定提示性文字提取证件模板,然后通过图像与证件模板的局部特征匹配实现对证件区域的定位,并利用haar人脸检测对定位结果进行检验。3.提出一种方法融合的证件定位方案。将以上两种证件定位方法进行融合,进一步提高证件定位的准确率。4.提出一种证件信息提取方法。首先利用证件信息相对位置的先验知识对证件信息进行粗分割,然后通过交替使用二值化和投影法实现证件信息的细分割和二值化。另一方面,充分利用证件信息的先验知识对OCR引擎进行优化,并对文字识别结果进行修正。5.设计并实现了一套证件定位和信息提取系统。对证件定位技术和证件信息提取技术进行整合,并加入图形用户界面和数据库,实现了具有实用价值的证件定位和信息提取系统。本文重点研究了证件图像的定位技术和信息提取技术,设计并实现了有效的证件定位和信息提取系统,为自然场景下图像的证件定位和信息提取课题提供技术方案。