【摘 要】
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针对复杂背景下的银行卡号提取及识别问题提出一种基于深度学习和传统光学字符识别(optical character recognition,OCR) 方法相结合的自动提取并识别卡号的算法。算法采用改进的深度学习文本检测模型对文本内容进行检测,然后利用OCR方法对数字部分图像进行分割,最后通过改进的神经网络识别数字得到连续的银行卡号。实验结果表明,改进了卷积核的神经网络对复杂背景下的银行卡号字符识别效
【机 构】
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成都信息工程大学电子工程学院,国家气象信息中心气象数据研究室
【基金项目】
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四川省科技计划资助项目(2020YFH0122)。
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针对复杂背景下的银行卡号提取及识别问题提出一种基于深度学习和传统光学字符识别(optical character recognition,OCR) 方法相结合的自动提取并识别卡号的算法。算法采用改进的深度学习文本检测模型对文本内容进行检测,然后利用OCR方法对数字部分图像进行分割,最后通过改进的神经网络识别数字得到连续的银行卡号。实验结果表明,改进了卷积核的神经网络对复杂背景下的银行卡号字符识别效果有显著提升,能较好提取图像中的字符特征信息,在浅色背景数据集下准确率可达到98.87%。该系统能有效识
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用有限元显式动力分析程序Autodyn,对截顶M型药型罩在压垮过程中出现的射流多次碰撞现象进行研究,通过改变顶部结构几何参数,对比分析参数对射流汇聚产生的影响,探讨射流碰撞
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