基于图像处理的银行卡号智能识别系统设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的飞速发展和金融行业的数字化转型，银行卡作为一种重要的支付工具，其使用频率和普及程度日益提高。

银行卡号作为银行卡的关键信息，在身份验证、交易处理等方面扮演着至关重要的角色。

传统的银行卡号识别主要依赖人工手动输入，存在效率低下、易出错等问题，难以满足日益增长的自动化处理需求。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着计算机视觉和人工智能的快速发展，基于图像处理的银行卡号识别技术取得了显著的进展，成为国内外学术界和工业界的研究热点。

1. 国内研究现状

国内学者在银行卡号识别领域开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对银行卡号智能识别中的关键问题，开展以下几方面的研究：
1.图像预处理：针对银行卡图像的特点，研究图像灰度化、去噪、增强等预处理方法，为后续的字符定位和识别提供高质量的图像数据。

2.银行卡号定位：研究基于边缘检测和形态学操作的银行卡号定位方法，准确地提取图像中的数字区域，并进行倾斜校正，提高识别精度。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法与步骤进行：
1.文献调研阶段：深入研究银行卡号识别领域的国内外研究现状，阅读相关文献，了解现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计与实现阶段：根据研究目标，设计基于图像处理的银行卡号定位、分割和识别算法。

采用python语言和opencv等图像处理库进行算法实现，并对算法进行优化和改进。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于深度学习的银行卡号识别：提出一种基于深度学习的银行卡号识别方法，利用卷积神经网络强大的特征学习能力，提高识别准确率，并增强对不同字体、光照条件和图像质量的鲁棒性。

2.字符粘连分割算法优化：针对银行卡号字符粘连问题，提出一种改进的字符分割算法，结合投影分析和连通域标记方法，提高字符分割的准确性和效率，为后续识别提供高质量的字符图像。

3.易用性强的系统设计：设计和开发一个用户友好的银行卡号智能识别系统，提供便捷的操作界面和可视化的识别结果，方便用户使用，并提高识别效率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.刘硕，宋凯，王怀宝，等.复杂场景下信用卡号码识别方法[j].计算机工程与应用,2021,57(17):202-209.

2.王永杰,王晓华,吴迪. 基于深度学习的自然场景文字定位与识别[j]. 计算机工程, 2020, 46(10): 268-274.

3.张帆,郭文强,王春晓,等. 基于深度学习的自然场景字符识别算法[j]. 计算机工程, 2019, 45(01): 266-271 277.