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第八届“中国软件杯”赛题—基于深度学习的银行卡号识别系统 栏目:新闻资讯 作者:课工场 来源:课工场官网 日期:2019-03-21 14:36

赛题名称:基于深度学习的银行卡号识别系统

组类: A 本科及以上

赛题简介:介绍整个赛题的思路和整体要求

人类对外界信息的认识及感知,更基本的就来自于视觉,因此对视觉信息的搜集与处理,一直是人类认识世界、认识规律的重要手段。人工智能技术,通过对视觉信息的采集,对图形图像信息做科学的筛选、比对并分析,然后经过算法(深度学习)、理解和思考之后,将真实的现实内容呈现在计算机中。

随着人工智能、深度学习技术的发展,人工智能技术在视觉领域方面的应用日益突出,得到了广泛的关注和研究。本题要求同学们使用基于深度学习的视觉识别技术,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,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。本赛题要求使用深度学习技术体系完成,本题的目的不仅在于比试,更重视参赛同学的个人提升。

赛题业务场景:描述赛题相关的真实企业业务背景。从真实场景中,适当简化或者提炼出适合比赛的赛题场景

由于移动互联网的迅速发展,移动支付成为主流的支付方式之一,同时在生活中,很多场景会涉及到银行卡的绑定与识别。例如:

场景一:手机支付绑定银行卡

微信支付或支付宝支付,均需提前绑定银行卡,通过扫一扫功能,扫描银行卡,自动识别卡号,进行后续的验证操作。

场景二:银行转账业务

银行进行业务前,都需要提供银行卡,扫描银行卡,进行卡号识别操作。

银行卡的智能识别需求非常广泛,它不仅可以提高工作效率、减少人工成本,同时也可以提升用户体验。

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,本题结合企业应用,同时考虑到同学们的资源限制,要求只实现银行卡号定位及银行卡号识别两个核心功能。

功能性需求

1.数据集处理

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,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,为之后的图像识别训练提供充足的数据样本,并且该模块程序能够继续处理新加入的数据样本。

2、程序定位银行卡卡号

实现银行卡号文本的检测定位,此模块能够将拍摄的银行卡卡号部分检测出来,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,横向放置),能够读取放入到文件夹的银行卡图片。

3.程序实现银行卡号字符识别

此模块要求使用数据增强后的数据集训练字符识别模型,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。

4.采用GUI(图形用户界面)

提供良好的用户交互式界面实现。

非功能性需求

1.程序源码要求结构清晰,模块区分较为明确,提供便于读者阅读的源码指南,及项目使用文档。

2.使用人工智能领域深度学习技术进行实现,提供文本检测模型、文本识别模型。

3.使用GPU(图形处理器)加速计算。

4.提供模型训练过程截图,模型测试指标信息。

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)

1.操作系统可选Windows、Linux。

2.开发语言不限(推 荐使用Python3)。

3.推 荐使用TensorFlow或Keras实现模型训练,但不限其它机器学习工具。

4.请标注系统中哪些部分使用了开源代码、模型及出处。

测试数据或平台:提供给参赛者的测试环境和测试数据。(可提供电子档)

提供源数据集1000张左右,原始数据集为人工处理银行卡号截图,样例如下(文件名为人工手动标注号码):

提供测试银行卡,样例如下:

开发所需设备及设备指标需求说明

1.推 荐数据处理部分使用主流配置(i5及以上)电脑即可。

2.图片拍摄可使用移动设备。

其他要求

1.不能使用市场上各公司在线api接口进行功能实现。

2.鼓励使用开源工具、算法。

3.模型在数据集中的准确率要求达到90%,准确率较高的需要模型同样有泛化能力,能够识别自拍的银行卡卡号。

4.评分标准:

(1)数据集处理模块15分;

(2)程序定位银行卡卡号模块15分;

(3)程序实现银行卡号字符识别15分;

(4)采用GUI(图形用户界面)15分;

(5)非功能性每一条建议5分,共20分;

(6)综合20分,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。

5.提供完整项目的源代码。

6.不得作弊抄袭。

7.参赛者需制作项目展示的媒体文件,内容包括需求文档、设计文档、使用说明书等软件开发文档。

出题企业:北京课工场教育科技有限公司

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