[发明专利]基于数据增广和卷积神经网络的银行卡卡号自动识别方法有效
| 申请号： | 201910600994.3 | 申请日： | 2019-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN110414506B | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 王琼;郭佑栋;柏洁咪 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V10/26;G06V30/19;G06V10/764 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 马鲁晋 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于数据增广和卷积神经网络的银行卡卡号自动识别方法，对银行卡卡号区域图像进行切割，获取单字符图像，对每幅单字符图像进行多次数据增广得到若干单字符图像，若干单字符图像构成训练样本；将训练样本输入基于残差神经网络的分类器对其进行训练，获得单字符图像分类器；提取待识别银行卡图片的单字符图像，将单字符图像输入单字符图像分类器得到分类结果，将分类结果进行组合得到银行卡卡号。本发明采用残差神经网络，训练速度快，在提高模型效果同时在模型层数加深时不会出现退化问题，别准确率和鲁棒性高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据 增广 卷积 神经网络 银行卡 自动识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于数据增广和卷积神经网络的银行卡卡号自动识别方法，其特征在于，具体步骤为：步骤1、对银行卡卡号区域图像进行切割，获取单字符图像，对每幅单字符图像进行多次数据增广得到若干单字符图像，所述若干单字符图像构成训练样本；步骤2、将训练样本输入残差神经网络分类模型对其进行训练，获得单字符图像分类器；步骤3、提取待识别银行卡图片的单字符图像，将单字符图像输入单字符图像分类器得到分类结果，将分类结果进行组合得到银行卡卡号。
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