随着国内改革开放的深入推进与国际化交流进程的加快,全球的人口流动与跨区域交流的发展态势变得愈发明显,证照的智能识读与核验已成为迫切需求。证照作为公民的身份凭证,其在交通、金融、医疗等领域的应用广泛。在这些场景下,证照的准确查验对核验人员信息、保障公民安全十分重要,但当前主流的人工查验方式效率低下、浪费资源,因此亟需自动化的证照识读与核验。然而,证照图像具有千变万化的背景花纹和防伪特征,同时存在字符尺度不一和相似繁体字难区分的问题,均给证照的自动化识读造成了干扰。针对以上问题,本文提出了一套证照图像的繁体汉字识别算法。本文针对证照复杂背景底纹干扰、繁体字组成结构多样化的问题,提出了基于繁体字结构连接特性的字符分割算法。该算法不仅对Shi-Tomasi角点检测进行优化,而且结合笔画连接关系完成聚类,总体上实现了对证照繁体字字符的有效分割,改善了证照图像上的繁体字误分情况。本文针对证照上的字符尺度不一与相似繁体汉字难区分的问题,提出了一种并行多分支通道注意力机制,加强了模型对多尺度特征的学习。同时,提出了一种基于细粒度的证照图像繁体字识别网络结构,提高了对相似繁体字的区分性部位的关注。总体上有效地提升了证照上繁体字的识别准确率,尤其是对相似繁体字的识别有了显著的提高。实验结果表明,本文提出的算法可以有效且准确地进行证照繁体字的分割与识别,相比于传统算法提高了证照图像上的繁体字识别准确率,具体而言,本文提出的算法的对证照繁体字识别准确率为92.86%,高于其他流行方法。