1、“.....以起到正则化的效果，防止其训练权值因为过度迎合训练集而导致泛化能力下降。激活函数采用函数，减少计算量，提升了迭代速度，提升模型的稀疏性，缓解过拟合的问题。输出层使用分类器，减少了计算量，更加有效分类。在使用了改然采用了数据增强的方法，但是模型的泛化能力还有很大提升空间。数学形态学是通过卡号行矩阵的物理形态和位臵来确定的，本文研究是基于拍摄图片信息是完整情况下进行的，如果拍摄质量不好或残缺，就有误判数据信息可能，这些也是后续可以继续深入研究的问题作为经典的卷积神经网络模型，对于手写字符的识别率可以达到。将卷积神经网络用在银行卡识别上探析卷积神经网络的银行卡数字识别研究网络安全论文性，缓解过拟合的问题。输出层使用分类器，减少了计算量，更加有效分类。在使用了改进的网络后，准确率达到了......”。

2、“.....采用数据增强手段，通过对原始图像进行缩放旋转剪裁灰度变化等操作扩大数据库样本数据。在对图像进行了灰度化归化和噪经网络的银行卡数字识别研究网络安全论文。摘要为了快速准确的获取银行卡号信息，文章介绍了种改进的神经网络结构。首先需要对原始数据预处理，通过数学形态学进行粗定位，最后通过卡行号的位臵和特征进行精确定位。在卡号分割阶段，通过转换颜色空间对背景信息进行了去除，再使用了投影分析法对银行卡号分布形态做出了判断，最后使用均值聚类算法对后，卡号图像中的背景干扰信息基本大致消除，留下的是比较清洗的银行卡字符图像了如图所示。卡号分割背景处理后，需要对定位出的银行卡号图像作字符分割处理，从而得到单个字符图像。本文选择聚类方法来进行字符分割，该算法高效易用。算法本质是个反复迭代的过程......”。

3、“.....算法在最开始的初始卡号分割背景处理为了更好地对卡号进行分割，需要对无关背景信息进行消除，而对银行卡号的凹凸字符信息进行保存。本文将原图像的色彩空间从转为，个分量分别代表图像的不同特征，表示颜色的分量中包含着大量背景信息而卡号信息则被大大弱化，需要以此对照消除分量中背景的干扰，留下有用的卡号信息。对分量进行算子边缘提取最大程度地得到了保留，边缘信息对于之后的卡号分割和识别都有着重要的作用，所以本文使用中值滤波来进行噪声处理。卡号行定位本文通过灰度值的变化提取卡号，在字符的边缘，灰度值会剧烈变化，可以通过对银行卡号边缘的检测来提取字符信息。常用的边缘检测算子有算子算子和算子，这几种边缘提取效果如下图图所示由实验可知，子算子和算子，这几种边缘提取效果如下图图所示由实验可知，算子在提取边缘的效果上最好，它结合了高斯函数平滑和梯度运算......”。

4、“.....本文采用算子来进行边缘提取，参照车牌识别中使用数学形态学对车牌区域进行初步定位的方法，对卡号行进行粗定位。对提取边缘后的银行卡图像首先进行闭则分别把它们分送到对应中心所在的类中，然后根据拉格朗日定理，选择类中的数据点的均值为新的聚类中心，计算所有数据对象到其所在类的中心距离平方和，判断此时的聚类中心和距离平方总和是否有变动，若有变动则继续迭代，否则就完成迭代，应用算法需要预先确定值。噪声会导致图像的清晰度下降，因此除了灰度化和归化处理，还需进行噪声处理。常用的噪和边缘提取后的图像保留了大量的背景干扰花纹。将图像进行遍历逐像素点进行或运算，并对边缘进行膨胀处理，彻底清除背景信息。再在图像中进行像素点遍历，若图像中个像素点存在经过膨胀处理的图像的边缘并集中，则判定其为背景干扰点，从图中将这点进行清除。经过这些处理后......”。

5、“.....留下的是比较清洗的银行卡字符探析卷积神经网络的银行卡数字识别研究网络安全论文算子在提取边缘的效果上最好，它结合了高斯函数平滑和梯度运算，对于抗噪和边缘提取做出了较好的折中。本文采用算子来进行边缘提取，参照车牌识别中使用数学形态学对车牌区域进行初步定位的方法，对卡号行进行粗定位。对提取边缘后的银行卡图像首先进行闭运算操作，消除卡号间的空隙然后进行开运算操作来消除噪声，最后将卡号位臵变成个连通区函数就可以运用各种数据增强技术。本文通过缩放旋转亮度颜色变化来对于原始图像进行数据增强，使每张原始图像最终增强到数十张。探析卷积神经网络的银行卡数字识别研究网络安全论文。噪声会导致图像的清晰度下降，因此除了灰度化和归化处理，还需进行噪声处理。常用的噪声去除方法有均值滤波高斯滤波和中值滤波，经过对比分析后......”。

6、“.....再使用了投影分析法对银行卡号分布形态做出了判断，最后使用均值聚类算法对卡号行图像进行分割。在卡号识别阶段，先对数据进行数据增强，再用其对模型进行训练，将分割后的单独字符图像输入改进后的卷积神经网络对卡号进行识别，识别率达到了。卡号分割背景处理为了更好地对卡号进行分割，需要对无关背景信息进行消除运算操作，消除卡号间的空隙然后进行开运算操作来消除噪声，最后将卡号位臵变成个连通区域。优势在于其灵活的架构，对于异步并行计算提供了多线程异步操作的技术支持。是个的神经网络领域的接口平台，以模型作为基础的机器学习链接库，将作为后台运行，通过设臵声去除方法有均值滤波高斯滤波和中值滤波，经过对比分析后，中值滤波处理后的图像边缘信息最大程度地得到了保留，边缘信息对于之后的卡号分割和识别都有着重要的作用，所以本文使用中值滤波来进行噪声处理......”。

7、“.....在字符的边缘，灰度值会剧烈变化，可以通过对银行卡号边缘的检测来提取字符信息。常用的边缘检测算子有算图像了如图所示。卡号分割背景处理后，需要对定位出的银行卡号图像作字符分割处理，从而得到单个字符图像。本文选择聚类方法来进行字符分割，该算法高效易用。算法本质是个反复迭代的过程，使各类中所有数据对象到聚类中心欧氏距离的平方和最小。算法在最开始的初始中心点随机选取值，接下来把其他的数据对象，根据和中心的距离，以最近原，而对银行卡号的凹凸字符信息进行保存。本文将原图像的色彩空间从转为，个分量分别代表图像的不同特征，表示颜色的分量中包含着大量背景信息而卡号信息则被大大弱化，需要以此对照消除分量中背景的干扰，留下有用的卡号信息。对分量进行算子边缘提取所得到的图像如下所示提取后的通道的图像如下图图所示如上图所示......”。

8、“.....本文研究是基于拍摄图片信息是完整情况下进行的，如果拍摄质量不好或残缺，就有误判数据信息可能，这些也是后续可以继续深入研究的问题摘要为了快速准确的获取银行卡号信息，文章介绍了种改进的神经网络结构。首先需要对原始数据预处理，通过数学形态学进行粗定位，最后通过卡行号的位臵和特征进行精确定位。在卡号分割阶段，通过进的网络后，准确率达到了。最终对于单张银行卡识别效果如图所示结束语本文通过真实拍照以及网上收集素材等手段采集了大量卡号截图数据，采用数据增强手段，通过对原始图像进行缩放旋转剪裁灰度变化等操作扩大数据库样本数据。在对图像进行了灰度化归化和噪声去除的处理后，再以数学形态学为原理初步定位了卡号行所在位臵并进行精确定位。通过凹凸字符的图，相对于特征提取与支持向量机或模板匹配，能达到更好的识别效果......”。

9、“.....也为卷积神经网络的其他方面实用化提供新的路线。数据预处理和卡号行定位银行卡的识别过程如下图所示现实中银行卡的规格大多符合国际标准中定义的标准，本文采用网上搜索素材和现实拍照的方法，收集了张卡号截图及标签，在卷积神经网络训练卡号识别环节，声去除的处理后，再以数学形态学为原理初步定位了卡号行所在位臵并进行精确定位。通过凹凸字符的图像特点，把图像从空间转到了空间，使用聚类分析法对卡号进行切割，使用了改进的对切割后的单个卡号字符进行了识别，识别效果良好，该改进算法同样适用于其他研究领域。由于银行卡正面截图涉及到隐私问题，最后搜集的卡号图像数量十分有限，虽卡号行图像进行分割。在卡号识别阶段，先对数据进行数据增强，再用其对模型进行训练，将分割后的单独字符图像输入改进后的卷积神经网络对卡号进行识别，识别率达到了。在全连接层后添加层......”。