基于深度学习框架的银行卡识别系统的设计

为了减少手工输入银行卡号的错误,提高工作效率,文章基于深度学习技术和图像处理方法设计一个银行卡号自动识别系统。系统首先通过图像处理方法对银行卡图片进行预处理,定位卡号行位置,并采用主流TensorFlow深度学习框架构建深度卷积神经网络模型进行银行卡字符的提取和识别,最后利用PyQt5进行GUI界面搭建,实现银行卡号的输出可视化。文章通过在识别模型中加入Dropout技术提高模型的鲁棒性和泛化能力,实验表明,所设计的系统能够有效地识别银行卡号。

基于移动端的银行卡识别方法

针对用户在移动端进行银行卡卡号录入出错性高的问题,本文提出了一种基于移动端的银行卡识别方法。方法主要分为三步:银行卡图像获取及预处理,银行卡号数字字符分割,数字字符识别。其中图像预处理部分主要利用各类边缘检测算法、形态学操作进行处理,具体包括对银行卡进行投影矫正、获取卡号区域。获得数字区域后,再进行卡号提取、数字分割,最后使用卷积神经网络(CNN)训练模型,实现最终的数字识别。最后通过开发的基于Android客户端的App进行多次试验,验证了该方法能够较好地识别银行卡卡号。

基于Canny边缘检测的银行卡号识别研究

为了快速准确地获取银行卡号信息,论文提出了一种基于Canny边缘检测的模板匹配算法来对银行卡号进行识别。首先,对数字模板进行灰度图操作,二值化操作,然后提取外轮廓信息,并对模板上的数字进行排序。然后对待检测银行卡的图像进行一些列形态学操作,根据绘制的轮廓大小比例锁定银行卡卡号的位置,并经过图像切割得到单个数字,最终将单个数字与模板进行匹配识别。实验结果表明,基于Canny算子边缘检测的模板匹配法识别准确率达93.2%。其识别准确率优于Sobel算子的模板匹配法。

基于CNN的银行卡数字识别方法

在拍摄银行卡时,由于受拍摄角度的不确定性、光照条件的复杂性及卡背景的多样性等众多因素的干扰,使得自然拍摄场景的银行卡数字识别算法存在较大挑战。为此,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的银行卡数字识别框架。首先,通过投影矫正、边缘检测和形态学等一系列图像处理算法获取目标数字区域;其次,通过增强的数据集训练一个CNN,使用该网络通过滑窗识别获取上述目标数字区域,输出初始银行卡号序列,生成为一个数字曲线图;最后,提出了滑窗优化算法,该平滑算法输入上述初始的银行卡号曲线图,对其进行优化,继而分割出单个数字并输出最终结果。实验结果表明算法显著提高了银行卡数字识别和分割的准确率,同时针对较复杂的银行卡图像仍然具有较好的鲁棒性。

基于卷积神经网络的银行卡数字识别研究

为了快速准确的获取银行卡号信息,文章介绍了一种改进的LeNet-5神经网络结构。首先需要对原始数据预处理,通过数学形态学进行粗定位,最后通过卡行号的位置和特征进行精确定位。在卡号分割阶段,通过转换颜色空间对背景信息进行了去除,再使用了投影分析法对银行卡号分布形态做出了判断,最后使用K均值聚类算法对卡号行图像进行分割。在卡号识别阶段,先对数据进行数据增强,再用其对模型进行训练,将分割后的单独字符图像输入改进后的卷积神经网络LeNet-5对卡号进行识别,识别率达到了99.6%。

基于模式匹配的银行卡卡号定位与识别算法

针对银行卡数字卡号定位与识别的问题,本文提出一种基于模式匹配的银行卡数字卡号定位与识别算法。通过对银行卡数字图像进行图像灰度化、图像二值化、形态学操作、边缘检测、提取轮廓及区域定位等操作,对银行卡数字进行精准定位,对定位后的银行卡数字区域进行图像分割,将银行卡中分离的每一个数字图像分别与模板图像通过相关系数匹配法进行匹配,最终得到经过识别后对应的银行卡数字。在测试数据集上喷涂型银行卡数字识别正确率为94.4%,激凸印刷型银行卡数字识别正确率为89.5%,在总体样本中银行卡数字识别正确率为91.9%。经过测试可得出该算法能够有效地识别银行卡卡号,具有一定的市场价值。