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文献综述
一﹑系统开发的背景及意义银行卡是指经批准由商业银行(含邮政金融机构) 向社会发行的具有消费信用、转账结算、存取现金等全部或部分功能的信用支付工具。
银行卡减少了现金和支票的流通，使银行业务突破了时间和空间的限制，发生了根本性变化。
银行卡自动结算系统的运用，使这个无支票、无现金社会的梦想成为现实。
网络技术的发展和经济社会的进步带来了支付方式的迅速变革，我们的生活中也有越来越多的时候需要输入银行卡号。
例如支付宝、微信支付等在线支付服务需要用户绑定银行卡后方能使用；参加各种网络领红包活动需要绑定银行卡号以进行提现操作；银行转账需要输入银行卡号等等。
如果在这些过程中可以对银行卡拍照后直接由机器识别出银行卡卡号，将带来极大的方便。
支付宝、微信、手机银行基本都带有拍照识别银行卡号的功能，但是存在着对识别环境、银行卡清晰度、图片角度等种种限制，越来越多的商家也在尝试开发应用此技术。
本次毕业设计旨在通过研究银行卡的图像的特点、自然图像中文本行的检测及其定位、文本图片的识别技术，设计以深度学习算法为核心、辅以传统计算机图像处理算法的银行卡号识别系统。
系统通过预处理得到适合神经网络的图像，然后通过神经网络进行文本行识别，定位后将文本行裁切出来，再对裁切出的区域进行文字识别，以期达到很好的效果。
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