检索结果-南通市图书馆

计算机科学与应用 2020年第4期10卷 732-740页

作者：蔡安平邱博宇谭小辉李尚林湘南学院软件与通信工程学院湖南郴州

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... 详细信息

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。

关键词：银行卡识别字符识别分割字符卷积神经网络

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基于卷积神经网络的银行卡数字识别研究

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电脑与信息技术 2021年第5期29卷 7-10页

作者：邸平南京信息工程大学多维语言综合训练中心江苏南京210044

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... 详细信息

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%。

关键词： LeNet-5 卷积神经网络银行卡识别

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基于Canny边缘检测的银行卡号识别研究

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计算机与数字工程 2024年第6期52卷 1837-1841,1882页

作者：张航余粟上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海201620 上海工程技术大学工程实训中心上海201620

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... 详细信息

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。

关键词：银行卡识别形态学处理 Canny边缘检测模板匹配

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基于CNN的银行卡数字识别方法

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图学学报 2020年第1期41卷 81-87页

作者：李尚林王鲁达刘东湘南学院软件与通信工程学院

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、... 详细信息

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。

关键词：银行卡识别卷积神经网络数字识别数字分割平滑算法

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