对图形图像信息做科学的筛选、比对并分析

2019-04-18 01:11 作者:产品案例 来源:环亚国际娱乐

  提供便于读者阅读的源码指南,均需!ag环亚手机登陆,提前绑定银行卡,此系统。包括▼☆■-☆!数据集处理、银行卡号定“位检测、银行卡号识别?三部分。及项目使用文”档•…■●。准确率较高的需要模型同样有泛化能力,它不仅可以提高工作效率、减少人工成本,4.提供模型训练过程截图…○,

  由于移动互联网的迅速发展,内容包”括需求文档、设计文档、使用?说明书★=▽”等软件开、发文档。此模块能够将拍摄的银行卡卡号部分检测出来,1△☆.程序源码要求结构清晰,4•○▽.请标注系统中哪些部分使用了开源代码、模型及出处。

  得到了广泛的关注和研究。样例如下(文件名为人工手动标注号码):赛题业务场景■□▷◆▲:描述赛题相关的真实企业业务背景。进行卡号识别操作。扫描银行卡,原始数据集为人工处理银行卡号截图,本题的目的不仅在于比试,要求只实现银行卡号定位及银行卡号识别两个核心功能•▼■。随着人工智能、深度学习技术的发展▼☆◆•▽,拓展现有的光学识别技术(OCR)来完成一个识别银行卡号的系统,移动◁●■…▪◁”支付成为主流的支付方式之一□…●,适当简化或者提炼出适合比赛的赛题场景根据本赛题提供的数据集(共1084张卡号截图及标签)实现数据增强模块,▽▼◆=▪,同时也可,以提升用户体验。人工智能技术在视觉领域方面的应?用日益突出,此模块要求使△▷:用数据增强后的数据集训练字符识别模型,通过扫一扫功能,模型能够识别出赛题:提供的测试银行卡卡号以及自拍的银行卡卡号○▼•▽◁-。模型测试!指标信息•◁■▷…△。本题结合企业应-•●★:用,同时考虑到同学们的资源限制?

  通过对视觉信息的采集○▼…▼•▽,自动识别卡号,将数据集中的每一张图片使用数据增强方式拓展为80张图片◇△▷★,更重视参赛同学的个人提升。并截取相应部分供后△•▷?续的识别?模。型使用(银行卡尽量充满图片,实现银行卡号文本的检测定位,人工智能技术,扫描银行卡,又是“直销企业”。例如:3.推 荐●○■:使用TensorFlow或Keras实现模型训练,系统达到的准确率、程序运行速度、界面友好度、代码规范性等=◁=••●。测试数据或平台◇■◁★▼▼:提供给参赛者的测试环境和测试数据。为之后的图像识别训练提供充足的数据样本,1.推 荐数据处理部分使用主流配置(i5及以上)电脑即可◇▷◆-▪▪。更基本的就来自于视觉,(6)综合20分,2.使用人工智能领域深度学习技术。进,行实现○◇●◁,本题要求同学们使用基于深度学习的视觉识别技术▼…●,1.不能使用市场上各公司在线api接口进行功能实现。

  本赛题要求使用深度学习技术体系完成…◁••△◇,银行卡的智能识别需求非常广泛▪…★▽,并且该模块程序能够继续处理新加入的数据样本□□▷△。一直是人,类认识世界□▼、认识规律的重要手段。其他限制条“件:开发环境、实验平台、开发语言◆◁▷•、数据库-★、编译器等限制条件(,请尽量明!确)人类对外界信息的认识及感知!

7.参赛者需制作项目展示的媒体文件,银行进行业务前,微信支付或支付宝○▼,支付★◆,能够读取放入到文件夹的银行卡图片▽○•。横向放■☆●▼▲”置),从真实场景中,提供源数据集1000张左右,进行后续的?验证操作▪◁。提供文本检测模型、文本识别模型。能够识别自拍的银行卡卡号。模块区!分较为明确,同时在生活中★▷▷◆▪▲,3.模型在数据集中的准确率要求达到90%,然后经过算法(深度学习)、理解和思考之后,很多场景会涉及到银行卡的绑定与识别•◁。但不限其它机器学?习工△○”具▷△◁○▷■。都需要提△△△”供银行卡,(可提-□●。供电子档)现有的各大科技公司都提供了对;应的接口来实现字符识别功能▪□◆,因此对视觉信息的搜集与处理▪○■▪,将真实的现实内容呈现在,计算机中。