21世紀(jì)以來,我國社會不斷進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展、科技不斷突破。隨著網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的興起、智能手機(jī)的普遍使用,網(wǎng)上支付也屢見不鮮。在網(wǎng)上支付過程中銀行卡的綁定部分,支付寶、微信已經(jīng)有手機(jī)拍照識別銀行卡的應(yīng)用,并且越來越多的商家也在嘗試開發(fā)應(yīng)用此技術(shù)。本文所設(shè)計(jì)的銀行卡識別系統(tǒng)包括銀行卡卡號行的定位、卡號行預(yù)處理及字符分割、基于深度學(xué)習(xí)的字符識別及GUI界面設(shè)計(jì)四個模塊。首先,本文建立了卡號行數(shù)據(jù)庫、銀行卡字符數(shù)據(jù)庫及銀行卡編碼規(guī)則數(shù)據(jù)庫。在卡號行的定位階段,采用HOG算子、SVM分類器結(jié)合的方式對建立的卡號行樣本特征提取。針對可能出現(xiàn)的多區(qū)域定位問題,用非極大值抑制算法排除誤定位區(qū)域,實(shí)現(xiàn)對銀行卡圖像長號行的定位功能。在卡號行預(yù)處理及字符分割階段,將銀行卡分為黑體印刷及凹凸印刷兩種類型。對黑體印刷采用常規(guī)的圖像處理技術(shù)消除干擾信息,并且在實(shí)驗(yàn)過程中發(fā)現(xiàn)通過像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換的方法能夠更徹底的去除背景干擾。對凹凸壓印類型的卡號行則通過顏色空間轉(zhuǎn)換的方式分離出背景信息,然后采用Canny邊緣檢測提取字符信息。最后,對兩種印刷類型的卡號均采取垂直投影的方式分割字符。在字符識別階段,采用主流的TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架及LeNet-5深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。首先搭建TensorFlow實(shí)驗(yàn)平臺,然后基于原始LeNet-5網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行字符識別,但是實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)該網(wǎng)絡(luò)對本文中的字符識別率不高,因此改進(jìn)LeNet-5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),增加網(wǎng)絡(luò)深度并修改激活函數(shù)。字符識別階段完成后,根據(jù)收集的銀行卡編碼規(guī)則數(shù)據(jù)庫判斷卡類型及發(fā)卡單位,最后,基于PyQt5編寫GUI界面并展示功能。
【學(xué)位單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP18;TP391.41;F830
【部分圖文】：

本文根據(jù)后續(xù)的分割操作，整理出〇、１、２、３、４、５、６、７、８、９十個數(shù)字??共計(jì)８０００個單個銀行卡字符，其中６０００用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，２０００用于網(wǎng)絡(luò)測試，??歸一化大小為３２＊３２像素，其中部分字符數(shù)據(jù)庫如圖２－２所示。??ｔｉＭｖｍｍｉｍｍＫｍｍｍｍｍｍｗｍｔ??ＱＥ０３ＱＢＱＱＥＨＥＥＥＨＱＢ??ｎａｍＣＫＫＥＢＢＥＫＥＫｆｉＢ??ｉｍｍａｍｕｕｕｆｉ??閣２－２部分字符樣本??２．２特征提取算法??２．２．１?Ｈａａｒ?特征??Ｈａａｒ特征是一種用于Ｒ標(biāo)檢測或識別的圖像特征描述子，通常和??ＡｄａＢｏｏｓｔ分類器組合使用，而且由于Ｈａａ丨？特征提取的實(shí)時(shí)性以及ＡｄａＢｏｏｓｔ??分類的準(zhǔn)確率，使其成為人臉檢測以及識別領(lǐng)域較為經(jīng)典的算法。??７??

?ｉ＿ｒｎ—．．＿丨＿｜＿＿?一．一．．一―轉(zhuǎn)嫌?．．福??ｂ）卡號行負(fù)樣本示例??圖２－１部分卡號行正負(fù)樣本??（２）字符數(shù)據(jù)庫的建立??除上述數(shù)據(jù)庫外，在字符識別階段，為識別分割處理后的銀行卡圖像單個??字符，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，還需建立單個字符數(shù)據(jù)庫，類似于手寫體數(shù)據(jù)集。??本文根據(jù)后續(xù)的分割操作，整理出〇、１、２、３、４、５、６、７、８、９十個數(shù)字??共計(jì)８０００個單個銀行卡字符，其中６０００用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，２０００用于網(wǎng)絡(luò)測試，??歸一化大小為３２＊３２像素，其中部分字符數(shù)據(jù)庫如圖２－２所示。??ｔｉＭｖｍｍｉｍｍＫｍｍｍｍｍｍｗｍｔ??ＱＥ０３ＱＢＱＱＥＨＥＥＥＨＱＢ??ｎａｍＣＫＫＥＢＢＥＫＥＫｆｉＢ??ｉｍｍａｍｕｕｕｆｉ??閣２－２部分字符樣本??２．２特征提取算法??２．２．１?Ｈａａｒ?特征??Ｈａａｒ特征是一種用于Ｒ標(biāo)檢測或識別的圖像特征描述子，通常和??ＡｄａＢｏｏｓｔ分類器組合使用，而且由于Ｈａａ丨？特征提取的實(shí)時(shí)性以及ＡｄａＢｏｏｓｔ??分類的準(zhǔn)確率

ＨＯＧ特征與ＳＶＭ相結(jié)合使用的方式在圖像識別中己經(jīng)成為一種定式。??ＨＯＧ特征提取的主要思想為：在要檢測的圖像中，梯度或者邊緣的方向??密度分布可以描述局部目標(biāo)的特征，ＨＯＧ特征的工作流程如圖２－５所示。??檢測窗口???Ｉ???歸一化圖像???Ｉ???計(jì)算梯度???Ｉ???對于每一個ｃｅｌｌ塊對梯度直方??圖進(jìn)行規(guī)定權(quán)重的投影???Ｉ???對于每一個重疊ｂｌｏｃｋ塊內(nèi)的??ｃｅｌｌ進(jìn)行對比度歸一化???］?ｒ???把所有ｂｌｏｃｋ內(nèi)的直方圖向量??一起組合成一個大的ＨＯＧ特征???向量???圖２－５?ＨＯＧ特征工作流程??ＨＯＧ特征提取的具體實(shí)現(xiàn)方法分為以下幾個步
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本文編號：2870440