基于YOLOv3和MobileNetv2的银行卡号识别方法

针对当前银行卡号识别易受复杂背景、环境光线等因素干扰导致识别率低、不稳定的问题,提出基于YOLOv3和MobileNetv2的银行卡号识别方法.首先预处理数据集,收集多样式银行卡图片,批量进行拉普拉斯锐化及部分图像增强处理,标注图像;然后构建YOLOv3区域分割网络结构,将已标注好的数据集输入YOLOv3网络,优化目标尺寸损失和focal loss优化置信度损失,控制迭代计算,分割字码区域,输出初步识别模型,计算初步识别结果;再构建改进后的YOLOv3网络和基础MobileNetv2网络,输入预处理数据集进行训练,输出联合识别模型,计算联合识别结果;最后比对初步识别结果和联合识别结果,输出准确率最高的结果.实验时,整合扩建中软杯与和鲸科技银行卡数据集,根据字码形态分为4种类型,分别进行定位识别及准确率对比实验.结果表明,在字码区域定位效果方面,所提方法优于传统CNN和基础YOLOv3方法;在字码识别准确率方面,所提方法在4种类型银行卡上的准确率达93.74%,93.21%,95.14%和99.10%,皆优于改进的YOLOv3和YOLOv3-MobileNetv2等方法.实验证明,所提方法可以识别复杂背景下不同字码形态的银行卡字码,克服了环境因素对卡号识别的影响,提升了识别准确率,具有良好的鲁棒性,且在设计实现的验证系统和应用平台上运行稳定、可靠.