| 基于卷积神经网络的银行卡数字识别研究 |
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| 引用本文： | 邸平. 基于卷积神经网络的银行卡数字识别研究[J]. 电脑与信息技术, 2021, 29(5): 7-10. DOI: 10.3969/j.issn.1005-1228.2021.05.002 |
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| 作者姓名： | 邸平 |
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| 作者单位： | 南京信息工程大学多维语言综合训练中心,江苏 南京 210044 |
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| 摘 要： | 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％.
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| 关 键 词： | LeNet-5 卷积神经网络 银行卡识别 |
Research on Digital Recognition of Bank Card Based on CNN |
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| DI Ping. Research on Digital Recognition of Bank Card Based on CNN[J]. Computer and Information Technology, 2021, 29(5): 7-10. DOI: 10.3969/j.issn.1005-1228.2021.05.002 |
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| Authors: | DI Ping |
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