【摘 要】
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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
【基金项目】
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湖南省自然科学基金青年项目(2019JJ50564,2018JJ3479,2017JJ3287);湖南省教育厅青年项目(18B504,16B244)
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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
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