基于YOLOv3和MobileNetv2的银行卡号识别方法

作     者：蔡兴泉 阮瓒茜 孙海燕 Cai Xingquan;Ruan Zanxi;Sun Haiyan

作者机构：北方工业大学信息学院北京100144 

基　　金：国家自然科学基金(61503005) 北京市社会科学基金(19YTC043,20YTB011) 北方工业大学毓优人才培养项目(NCUTYY19XN132) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2022年第34卷第1期

页      码：142-151页

摘      要：针对当前银行卡号识别易受复杂背景、环境光线等因素干扰导致识别率低、不稳定的问题,提出基于YOLOv3和MobileNetv2的银行卡号识别方法.首先预处理数据集,收集多样式银行卡图片,批量进行拉普拉斯锐化及部分图像增强处理,标注图像;然后构建YOLOv3区域分割网络结构,将已标注好的数据集输入YOLOv3网络,优化目标尺寸损失和focal loss优化置信度损失,控制迭代计算,分割字码区域,输出初步识别模型,计算初步识别结果;再构建改进后的YOLOv3网络和基础MobileNetv2网络,输入预处理数据集进行训练,输出联合识别模型,计算联合识别结果;最后比对初步识别结果和联合识别结果,输出准确率最高的结果.实验时,整合扩建中软杯与和鲸科技银行卡数据集,根据字码形态分为4种类型,分别进行定位识别及准确率对比实验.结果表明,在字码区域定位效果方面,所提方法优于传统CNN和基础YOLOv3方法;在字码识别准确率方面,所提方法在4种类型银行卡上的准确率达93.74%,93.21%,95.14%和99.10%,皆优于改进的YOLOv3和YOLOv3-MobileNetv2等方法.实验证明,所提方法可以识别复杂背景下不同字码形态的银行卡字码,克服了环境因素对卡号识别的影响,提升了识别准确率,具有良好的鲁棒性,且在设计实现的验证系统和应用平台上运行稳定、可靠.

主 题 词：银行卡号识别 字码区域分割 尺寸损失 置信度损失 联合识别 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2022.18720

馆 藏 号：203107112...