Bildverarbeitungsmethoden zur Personenidentifikation

In dieser Arbeit wird die Möglichkeit evaluiert, mittels Bildverarbeitungsmethoden eine Personenidentifikation durchzuführen. Dabei werden aktuelle Methoden zur Identifikation einer Person aufgegriffen, diese beschrieben und deren Automatisierungsmöglichkeiten aufgezeigt. Zu Beginn wird dazu der Prozess analysiert und mittels BPMN abgebildet. Dabei werden die entscheidenden Bereiche, welche für die rechtliche Umsetzung benötigt werden, modelliert. Die wesentlichen drei Punkte, welche in dieser Arbeit aufgegriffen werden, sind die Erkennung eines Ausweises, die Validierung von Sicherheitsmerkmalen, sowie das Auslesen der Maschinen lesbaren Bereiche. Im ersten Prozessschritt wird analysiert wie mittels Hough-Lines ein Ausweis in einem Bild erkannt werden kann. Dazu werden die dafür benötigten algorithmischen Grundlagen erklärt, sowie die Hough-Transformation implementiert. Nach erfolgreicher Erkennung und Entzerrung des Ausweises wird mit der Validierung von Hologrammen fortgefahren. Hierfür werden unter Verwendung von Binär-/Farbsegmentierung die Bereiche des Ausweises analysiert und mit einem Template verglichen. Somit lässt sich über einen Pixelvergleich ein Konfidenzwert über das Vorhandensein eines Hologramms ermitteln. Durch die Analyse über mehrere Bilder, kann so ermittelt werden, ob ein gültiges Hologramm vorhanden ist. Im späteren Verlauf der Arbeit wird dann auf die Texterkennung (OCR) eingegangen. Dafür werden hauptsächlich die verwendeten Vorverarbeitungsschritte beschrieben. Die eigentliche Erkennung der Zeichen wird dann von Tesseract einem OCR Framework übernommen. Zum Schluss werden die jeweiligen Ergebnisse der einzelnen Schritte ausgewertet. Als finales Ergebnis lässt sich dabei zeigen, dass gerade die Form der Hologramm Erkennung noch Schwächen aufweist. Deshalb werden in einem abschließenden Kapitel Verbesserungs- sowie Optimierungsmöglichkeiten aufgezeigt.