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移动端App应用的银行卡图片识别技术原理2019-09-10


  本港开奖直播现场,随着移动互联的飞速发展,第三方支付也随之兴起,那么在最初,绑定银行卡都是纯手工录入的方式,时间长,易出错,客户还表现出极大的不满,运营成本很高。为了解决这个问题,ocr厂商付出了心力,终于研制了银行卡识别ocr s dk。

  银行卡识别技术完全颠覆了手工录入的方式,它不仅识别速度快,识别的准确率高,还能抗干扰。面对几乎所有的银行卡类型都能轻松准确识别。据了解,它采用的是视频预览的方式进行识别,自动触发,无需按任何按键,并且还能保存银行卡的实物图像,解放人工的同时,实现了低碳环保。

  当下,该银行卡识别sdk可以集成到APP中,通过前端的摄像头对银行卡进行扫描,注意,扫描即可,该软件便可以自动采集银行卡的图像并进行ocr识别,给出识别结果。同时,该银行卡识别ocr sdk支持安卓和ios操作系统,提供api,便于集成。

  银行卡识别可以集成在APP中,还可部署在服务器上,可支持Android、iOS主流移动操作系统,APP集成银行卡识别SDK后,用户采用手机、平板电脑等移动设备对银行卡进行拍摄识别即可自动识别银行卡号!

  OCR(Optical Character Recognition)的概念诞生于1929年,首次是由Tausheck提出的。随着时间的推移,OCR的概念也慢慢清晰下来,确定下来:演变至今,成为利用光学技术对文字和字符进行扫描识别。整个OCR识别技术的发展可以分为三个阶段:

  第一阶段:在20世界60年代初,世界著名的几大公司IBM、NCR等公司都推出了自己的OCR识别软件。可谓是第一代OCR识别产品,当时的技术只能识别印刷体的数字、英文字母及部分符号,并且必须是指定的字体。

  第三阶段:第三代产品突破了壁垒,发展到可以识别质量较差的文档及大字符集。

  像汉字识别。且识别率也相对较高,能达到。发展到现在,OCR识别技术已是相当的成熟,识别率更高,识别速度更快。下面就来详细了解下OCR识别核心的整个流程。

  1、图像输入:要进行OCR识别,第一步便要采集所要识别的图像,可以是名片、身份证、护照、行驶证、驾驶证、公文、文档等等都可以,然后将图像输入到识别核心。

  2、图像预处理:此过程包含二值化(将图像上的像素点灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果)、去噪、倾斜度矫正等

  4、字符切割:此时需要字符定位和字符切割,定位出字符串的边界,然后分别对字符串进行单个切割,单个分割出来的字符再做识别。

  6、字符识别:将当前字符提取的特征向量与特征模板库进行模板粗分类和模板细匹配,识别出字符。

  7、版面回复:将识别结果按照原来的版面排班,输出Word或pdf格式的文档。

  8、后处理校正: 根据特定的语言上下文的关系,对识别结果进行较正的算法。

  OCR识别技术发展已相当的成熟,已成功应用于多种领域:像车牌识别在停车场、小区出入口;银行卡识别在金融相关开户业务;名片识别在商务中的应用;文字识别在文档等识别的应用。。。。OCR识别技术已通过方方面面渗透到我们的生活中。



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