桥牌是一款竞技性很强的智力游戏,是许多运动会的正式比赛项目。在桥牌比赛中,通过识别和记录每位玩家的打牌和叫牌过程,将比赛过程直播在网络或电视上,有助于桥牌的普及和推广。随着计算机视觉的发展,图像分类技术可以应用到桥牌识别系统中,以代替人工识别桥牌,实现比赛直播的自动化和数字化。深度神经网络由于其强大的特征表达能力,在图像分类问题上获得了巨大的成功,越来越受到国内外学者的重视。本文在研究深度神经网络的基础上,将其应用在桥牌识别系统中去。桥牌识别的过程分为桥牌定位和桥牌分类两步。首先,设计了若干个特殊图案,将它们贴在比赛推盘上,通过对这些图案的识别,来定位桥牌位置。在得到桥牌的位置后,应用卷积神经网络来分类桥牌。实验结果显示,我们训练的卷积神经网络在桥牌的识别上准确率达到了99.896%,接近人工识别的准确率,因此,该桥牌识别系统可以应用到实际桥牌比赛中去,以实现自动识别、记录和直播比赛过程。