基于卷积神经网络的银行卡数字识别研究

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％.