基于深度学习VGG16模型的银行卡号识别方法设计与实现.pdf

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景1

1.2项目目标1

2相关技术与工具介绍2

2.1VGG模型概述2

2.2分类识别技术2

2.3PyQt框架介绍3

2.4开发环境与工具4

2.4.1Python简介4

2.4.2PyCharm简介4

2.4.3第三方库简介5

2.4.4Keras框架5

3方法设计与实现6

3.1数据集收集与预处理6

3.1.1数据集的获取6

3.1.2数据集预处理6

3.2深度学习模型选择与设计8

3.2.1深度学习模型选择8

3.2.2模型设计9

3.3模型的编译与训练11

3.4模型的评估与优化12

3.4.1模型的评估12

3.4.2模型的优化13

3.5前端设计与实现14

3.5.1系统前端设计14

3.5.2设计效果展示及分析15

4小结16

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

参考资料17

II

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习VGG16模型的银行卡号识别方法设计

1引言

1.1项目背景

随着电子支付和在线交易的普及，银行卡成为人们日常生活中不可或缺的

支付工具。然而，传统的手动输入银行卡号方式不仅效率低下，还容易出错，

给用户和商家带来诸多不便。因此，开发一种能够自动识别银行卡号的系统成

为解决这一问题的有效途径。深度学习技术的兴起为这一目标的实现提供了可

能。通过深度学习模型，系统可以学习并识别银行卡图像中的关键信息，如卡

号、有效期等，实现自动化处理。

此外，深度学习银行卡号识别系统还具有广泛的应用前景。它不仅可以用

于电子支付、在线交易等场景，还可以应用于银行内部的信息管理、客户身份

验证等领域。通过提高银行卡信息的处理效率和准确性，该系统有助于提升用

户体验，降低运营成本，并为银行业务的创新发展提供有力支持。因此，开发

深度学习银行卡号识别系统具有重要的现实意义和广阔的市场前景。

1.2项目目标

本次的目标主要聚焦于实现银行卡信息的快速、准确、自动化识别，以支

持各类金融服务与交易流程的高效进行。通过利用深度学习技术，该系统能够

自动从银行卡图像中提取出卡号信息，并准确识别每一位数字，确保信息的完

整性和准确性。这将大大减少人工输入的错误率，提高业务处理的效率。

其次，项目追求的是识别速度的提升。深度学习模型在训练过程中不断优

化，能够在短时间内对大量银行卡图像进行快速处理，实现实时或准实时的识

别。这将极大地提高用户体验，让用