比较使用连续扫描提取的卡数据的制作方法
【专利说明】比较使用连续扫描提取的卡数据
[0001]相关申请
[0002]本专利申请要求于2013年9月13日提交的题为“比较使用连续扫描提取的卡数据”的美国专利申请N0.14/026，479、于2013年9月13日提交的题为“提取的卡数据的阈值置信水平”的美国专利申请N0.14/026，738、于2013年9月13日提交的题为“使用三维模型提取卡数据”的美国专利申请N0.14/026，781、于2013年9月25日提交的题为“使用连续卡扫描防止欺诈”的美国专利申请N0.14/037，063的优先权，所有这些申请要求于2013年6月28日提交的题为“比较使用连续扫描提取的卡数据”的美国临时申请N0.61/841，273的优先权。以上标识的申请的整个内容在此通过弓I用完全并入本文。
技术领域
[0003]本文所公开的技术涉及提取金融卡信息，并且更具体地，涉及使用连续卡扫描来提高准确性和防止欺诈。
【背景技术】
[0004]当消费者进行在线购买或者使用移动设备进行购买时，他们往往被迫将信用卡信息录入到移动设备中进行支付。由于移动设备上的小屏幕尺寸和键盘界面，这样的录入通常麻烦且容易出错。用户可以使用许多不同的卡用于购买，诸如信用卡、借记卡、储值卡和其他卡。对于试图针对多个交易在移动设备上处理移动支付的商家来说信息录入困难加倍。
[0005]用于从支付卡获得支付信息或其他卡数据的目前的应用需要在扫描中精确地定位卡。通常，在用户计算设备的用户界面上呈现一个框。用户需要将卡和该框精确地对齐，以允许用户计算设备捕获卡的图像。
[0006]目前的应用不允许卡的连续扫描、多个图像混合和三维模型用于更准确的结果并用于防止欺诈。
【发明内容】
[0007]本公开的技术包括比较来自连续扫描的所提取的卡数据的计算机实现的方法、计算机程序产品和系统。比较所提取的卡数据包括:由一个或多个计算设备接收卡的数字扫描;从该物理卡的该数字扫描获得该卡的多个图像;对该多个图像中的每一个图像执行光学字符辨识算法；比较针对该多个图像中的每一个图像应用该光学字符辨识算法的结果；确定该多个图像中的每一个图像的这些结果的所配置的阈值是否互相匹配;以及当该多个图像中的每一个图像的这些结果互相匹配时验证这些结果。可以采用所提取的卡数据的阈值置信水平来确定提取的准确性。进一步从卡的混合图像和三维模型提取数据。可以使用这些图像中的压印文本和全息图来防止欺诈。
[0008]在考虑示出的示例实施例的以下【具体实施方式】之后，示例实施例的这些和其他方面、目的、特征和优点对于本领域的普通技术人员将变得显而易见。
【附图说明】
[0009]图1是根据本文所公开的技术的某些示例实施例的描绘用于从卡提取金融账户信息的系统的框图。
[0010]图2是根据某些示例实施例的描绘用于使用多个图像来提取金融账户信息的方法的流程框图。
[0011]图3是根据某些示例实施例的描绘用于提取金融账户信息以实现所配置的置信阈值的方法的流程框图。
[0012]图4是根据某些示例实施例的描绘用于使用混合图像来提取金融账户信息的方法的流程框图。
[0013]图5是根据某些示例实施例的描绘用于使用三维模型来提取金融账户信息的方法的流程框图。
[0014]图6是根据某些示例实施例的描绘用于使用金融卡的三维模型以防止欺诈的方法的流程框图。
[0015]图7是根据某些示例实施例的显示金融卡的图像的用户计算设备的图示。
[0016]图8是根据某些示例实施例的描绘计算机器和模块的框图。
【具体实施方式】
[0017]概述
[0018]本文的实施例提供了用于允许用户设备使用光学字符辨识(“OCR”)来提取金融卡信息的计算机实现的技术。可以通过使用多个图像的图像辨识来改善提取金融卡信息的处理。OCR应用可以比较多个图像并且确定从该多个图像提取的数字是否相匹配。OCR应用可以确定第一图像的置信水平并且确定该置信水平是否超过所配置的阈值。可以以额外图像重复该流程，直到结果集合超过所配置的阈值。OCR应用可以将多个图像混合成混合图像，该混合图像提供更高的分辨率并且因此提供更准确的数字提取。可以使用卡的多个图像来创建卡的三维(“3D”)模型。OCR应用可以使用3D模型来更准确地提取数字。3D模型也可用于防止欺诈。例如，OCR应用可以在3D模型中从各种视角验证全息图的外观。卡的欺诈性表示将不会提供准确的全息图外观。
[0019]在整个说明书中，通用术语“卡”将被用来表示任何类型的物理卡工具，诸如磁条卡。在示例实施例中，由“卡”表示的不同类型的卡可以包括信用卡、借记卡、储值卡、积分卡、身份证或在其上表示用户的账户或其他记录或者其他信息的任何其他合适的卡。可以将本文描述的示例实施例应用到诸如收据、登机牌、票和其他合适的项目的其他项目的图像。卡也可以是卡的图像或传真。例如，卡可以是显示器屏幕上的卡的表示或卡的印刷图像。
[°02°]用户当进行交易诸如购买、购票进入、忠诚签到(loyalty check-1n)或其他合适的交易时可以使用卡。用户可以获得卡信息，以用于将由卡表示的账户导入数字钱包应用模块的目的或者用于其他数字账户目的。卡通常是在卡上包含账户信息和其他数据的塑料卡。在许多卡实施例中，消费者姓名、到期日期以及卡号被物理压印在卡上。压印信息从卡的正面和背面可见，但是压印信息在卡的背面通常是反的。
[0021]用户可能希望将来自卡的信息录入到移动用户计算设备或其他计算设备中，例如，以进行在线购买、在商家位置进行购买、将信息添加到用户计算设备上的钱包应用或者出于任何其他合适的原因。在一个示例中，用户希望使用移动用户计算设备利用在移动用户计算设备上执行的数字钱包应用模块来进行购买交易。数字钱包应用模块可能要求特定用户支付账户的细节的输入来以该特定用户支付账户进行交易或设立账户。由于移动设备上的小屏幕尺寸和键盘界面，这样的录入可能麻烦且容易出错。另外，为了进行交易或出于其他原因，商家系统可能需要捕获卡信息。
[0022]除了账户标识符，卡的正面通常包含卡的发行者的标识、由用户或发行者选择的图片、描述用户账户的类型或状态的其他文本、安全码以及其他市场营销和安全性元素，诸如全息图或徽章。用户姓名、卡到期日期和账户标识符诸如信用卡号码可以被压印在卡的正面，使得信息从卡的正面突出。
[0023]用户采用移动电话、数码相机或其他用户计算设备来捕获与用户希望输入到用户计算设备中的账户相关联的卡的扫描。
[0024]用户计算设备上的OCR应用接收卡的扫描。扫描或数字扫描可以是卡的视频、卡的一系列图像或来自任何其他合适的扫描技术的数据。可以从用户计算设备的相机模块诸如移动电话上的相机获得图像。可以从耦合至用户计算设备的任何数字图像设备或者任何其他合适的数字成像设备获得图像。图像可以由用户计算设备上的OCR应用从用户存储设备上的存储位置、从远程存储位置或者从任何合适的位置访问。能够提供图像的所有来源将被称为“相机”。
[0025]OCR应用从相机接收卡的图像。OCR应用的功能可以由在用户计算设备上操作的任何合适的模块、硬件、软件或应用执行。OCR应用的功能中的一些或全部功能可以由远程服务器或其他计算设备诸如在OCR系统中操作的服务器执行。例如，用户计算设备上的数字钱包应用模块可以获得卡的图像并且将该图像传送到OCR系统进行处理。在另一示例中，OCR功能中的一些功能可以由用户计算设备进行并且OCR功能中的一些功能可以由OCR系统或另一个远程服务器进行。本文提供的示例可以指示，功能中的许多功能由用户计算设备上的OCR应用执行，但是功能中的一些或全部功能可以由任何合适的计算设备执行。
[0026]卡的图像在用户计算设备的用户界面上被呈现为金融卡的实时视频图像。OCR应用可以分离并存储来自相机的视频馈送的一个或多个图像。OCR应用可以将卡的扫描存储为视频或包括卡的多个图像的其他合适的格式。例如，用户可以将用户计算设备的相机功能悬停在金融卡上并且在用户计算设备的用户界面上观察金融卡的表示。用户可以致动用户计算设备上的真实或虚拟按钮以捕获优选图像或图像组。OCR应用可以自动选择优选图像。
[0027]在某些示例中，当扫描在活动时执行所描述的功能中一些或全部功能。例如，用户可以将用户计算设备的相机悬停在卡上并且利用卡的实时图像执行本文描述的方法。即，OCR应用捕获并利用来自相机的活动馈送的图像。
[0028]OCR应用、相机模块或用户计算设备或其他计算设备对图像执行模糊检测。图像可以被辨识为模糊、过亮、过暗或另外以防止获得高分辨率图像的方式被遮掩。OCR应用或用户计算设备或相机的其他功能可以调整图像捕获方法以降低图像中的模糊。例如，OCR应用可以指示相机将焦点调整在金融卡上。在另一示例中，OCR应用可以指示用户将相机移动为更靠近或更远离金融卡。在另一示例中，OCR应用可以执行数字图像操纵以去除模糊。可以利用校正模糊图像的任何其他方法。
[0029]OCR应用分离卡的边界或以其他方式分离图像。OCR应用可以使用任何图像数据操纵或图像提取来分离出图像中的卡。
[0030]在一个示例实施例中，OCR应用分离图像集合用于比较。使用的图像的数量可以基于可获得的处理能力、用户偏好、图像分辨率或任何合适的因素而变化。
[0031]OCR应用可以裁剪图像，以仅显示来自卡的需要的信息。在一个示例中，如果图像中的卡是信用卡，则OCR应用访问与信用卡的账户号码的预期位置相关联的信息。可以从存储在用户计算设备上或另一合适位置的卡布局的数据库获得预期位置。例如，信用卡、驾驶执照、积分卡和其他卡通常满足卡的数据位置和布局的行业标准。可以将行业标准存储在OCR应用中或OCR应用可访问的位置。
[0032 ] OCR应用对卡图像应用OCR算法以识别卡上的信息。信息可以是数字、字符或者其他数据或信息。信息的每一个实例将被称为“数字”。OCR算法可以表示辨识卡图像上所表示的数字的任何处理、程序、方法或其他方式。OCR应用提取数字并且可以在用户计算设备的用户界面上显示所提取的数字。OCR应用可以将数字组分类成诸如账户号码、用户姓名、到期日期、卡发行者或其他合适的数据的类别。OCR应用可以通过将数字组的格式与格式的数据库进行比较来将数字组分类。例如，如果对数字组的OCR算法的结果是“10/15”，则OCR应用可以将格式理解为与到期日期相关联。
[0033]OCR应用比较从对图像中的每一个图像应用OCR算法产生的结果。OCR应用确定结果是否相匹配。例如，OCR应用可以比较每个类别的结果并且确定是否针对每个类别产生相同的数字。例如，如果用户姓名在图像中的每一个图像中被确定为“约翰.D.史密斯(JohnD Smith)”，则OCR应用确定正确地提取了姓名。OCR应用可以比较图像上的每个数字或数字组的结果。OCR应用可以比较配置数量的图像的结果。例如，OCR应用可以比较来自卡的扫描的3或4个图像的结果。可以基于用户偏好、OCR应用能力、用户计算设备处理容量、时间限制或任何其他合适的限制因素比较任何合适的数量的图像。
[0034]用户、OCR应用或其他合适的一方可以针对将接受的信息设定必须匹配的结果的阈值百分比。例如，如果4个结果中的3个结果指示用户姓名是“约翰.史密斯(JohnSmith)”，但是单个结果指示用户姓名是“雅恩.史密斯(Jahn Smith)”，则OCR应用可以确定4个当中的3个足以表明匹配。替选地，OCR应用可以要求所有图像上的所有数字匹配。
[0035]如果比较指示对图像中的每一个图像的OCR算法的结果相同，则OCR应用确定结果准确。如果比较指示结果针对图像中的至少一个图像不同，则OCR应用可以拒绝结果、再次对图像应用OCR算法或获得额外图像。
[0036]例如，OCR应用可以从存储在用户计算设备中或另一合适位置的扫描访问额外图像。在另一示例中，OCR应用可以再次扫描卡并且捕获额外图像进行分析。可以利用任何其他合适的方法来获得额外图像。OCR应用可以针对后续比较使用相同数量的图像或OCR应用可以改变分析的图像的数量。
[0037]OCR应用对新的图像应用OCR算法或对先前的图像重新应用OCR算法。OCR应用可以继续比较OCR算法的结果的处理，直到结果集合相匹配。OCR应用可以重复本文描述的方法达配置数量的尝试。例如，OCR应用可以尝试获得2个或3个额外图像集合的匹配结果。然后OCR应用可以拒绝结果或者向用户提供进一步的指示。
[0038]OCR应用将提取的数据提供到数字钱包应用模块、销售点终端、支付处理系统、网站或用户希望的任何合适的应用或系统。提取的数据可以由用户计算设备上的应用使用。可以经由通过网络的因特网连接、经由近场通信(“NFC”)技术、电子邮件、文本传送提取的数据或以任何合适的方式传送。
[0039]在另一示例实施例中，OCR应用从卡的扫描分离第一图像。OCR应用可以选择被确定为最不模糊、最明亮或以任何合适的方式为优选图像的图像。用户可以选择第一图像。可以利用选择第一图像的任何其他方式。
[0040]OCR应用对卡图像应用OCR算法以识别卡上的信息，如本文所述。
[0041]OCR应用确定OCR算法的结果的置信水平。可以使用评估置信水平的任何方式。例如，OCR应用可以使用机器学习算法来确定数字正确的可能性。可以利用用户对结果的验证或修正中的一些或全部验证或修正来更新机器学习算法。
[0042]在一个示例中，OCR应用可以通过确定最高两个数字候选之间的置信水平的差来确定每个数字的置信水平。即，OCR应用可以确定数字满足“I”的特性中的许多特性并且给特定的数字评估80 %的分数。OCR应用可以确定同一数字满足“7”的特性中的许多特性并且给特定的数字评估60%的分数。然后，OCR应用可以基于两个数字分数之间的差来评估特定的置信水平。
[0043]OCR应用可以基于个别数字的置信水平或分数来确定卡上的所有数据的置信水平。例如，OCR应用可以将数字分数平均、将数字分数求和或对数字分数执行任何其他合适的动作。
[0044]OCR应用、用户、OCR系统、支付处理系统或任何合适的一方确定OCR算法的结果的阈值置信水平。例如，用户可以在OCR应用中输入这样的要求:OCR算法必须产生90 %可能准确的结果。
[0045]如果OCR算法的结果高于所配置的阈值，则OCR应用将相关的卡信息提供给请求者，如本文所述。如果OCR算法的结果低于所配置的阈值，则OCR应用分离第二卡图像。
[0046]OCR应用以本文描述的方式重新应用OCR算法并且确定第二图像的置信水平。OCR应用可以重复分离图像和应用OCR算法的处理，直到结果高于所配置的阈值。
[0047]在另一示例中，OCR应用对多个图像执行OCR算法并且比较结果的置信水平。OCR应用可以选择具有最高置信水平的图像作为候选图像并且将置信水平与阈值进行比较，如本文所述。如果最高置信水平不在阈值以上，则OCR应用可以获得额外图像或寻求任何合适的策略，如本文所述。
[0048]在另一示例中，OCR应用对多个图像执行OCR算法并且比较结果的置信水平。OCR应用可以选择具有最高置信水平的图像并且验证所选择的图像的结果。尽管低于所配置的阈值，仍将所选择的图像的结果提供给请求者，如本文所述。
[0049]OCR应用可以对提取的数据执行任何测试以确认数据的有效性。例如，OCR应用可以对数据应用校验和算法以验证数字满足预期格式。OCR应用可以对照数据库检查表示发行者识别号码(“IIN”)的适当数字以验证该数字匹配预期IIN。可以对提取的数据执行数字的任何合适的验证。
[0050]在另一示例实施例中，OCR应用混合卡图像