浅析一种基于Android、iOS平台的移动端银行卡识别方法，简化移动支付中卡号绑定过程

近些年来，我国经济飞速发展，科技实力日益突飞猛进。手机移动端的使用给人们的生活带来了许多便利。日常生活中，移动端支付的方式越来越流行。手机端进行支付往往需要绑定银行卡。目前，在众多需要录入银行卡信息才能办理的业务仍然停留在纯手工录入的方式，流程繁琐又耗时，造成业务办理的等待时间长，流程效率低，顾客抱怨增多，运营成本也在不断增大。

随着机器学习和人工智能的飞速发展，在计算机视觉领域取得了突破性进展，尤其是卷积神经网络技术的发展，使得部分图像识别算法达到甚至超过人工的能力。在实际的项目开发中，OpenCV很好地吸纳了最新的技术，有效提高了开发效率和程序运行的可靠性，为识别银行卡提供了高效的开发工具。

针对用户在移动端进行银行卡卡号录入出错性高的问题，本文提出了一种基于Android、iOS系统的的移动端银行卡识别方法。方法主要分为三步：银行卡图像获取及预处理，银行卡号数字字符分割，数字字符识别。其中图像预处理部分主要利用各类边缘检测算法、形态学操作进行处理，具体包括对银行卡进行投影矫正、获取卡号区域。获得数字区域后，再进行卡号提取、数字分割，最后使用卷积神经网络(CNN)训练模型，实现最终的数字识别。

移动端银行卡识别可支持Android、iOS主流移动操作系统，APP集成移动端银行卡识别SDK后，用户采用手机、平板电脑摄像头对银行卡进行扫描或者拍照即可自动识别银行卡号，而且还能自动识别卡种、发卡机构等信息。

移动端银行卡识别优势

1）OCR技术的跨平台使用，识别率高，识别速度快，银行卡识别率高达99.5%，识别速度小于0.5秒；

2）识别种类多：可识别普通版银行卡、竖版银行卡和异形卡 ；

3）扫一扫识别信息，采用视频识别，像扫二维码一样，扫描识别银行卡；

4）可运行在Android、iOS系统等移动设备上，实现了OCR技术领域的再一次飞跃。

移动端银行卡识别功能特点

识别种类多：支持国内各个银行的信用卡、储蓄卡，包括平面字体和凹凸字体；

识别速度快：单张银行卡识别速度小于1秒；

识别精度高：银行卡号识别率大于99%；

支持系统全：Android、IOS操作系统；

支持硬件多：手机、平板、电脑的前置摄像头；

第三方APP调用：通过调用识别功能Activity，实现APP应用程序接口调用，支持JAVA、Object-C等多种语言开发调用

移动端银行卡识别技术的出现，为商业效率的提升、用户体验的提升都带来了极大的推动作用，也为商业服务提供商带来了新的机遇。我们有理由相信，受益的不仅仅是最终用户，商家的工作效率也大幅提升了，真正实现了用户、商家和技术提供商的三赢！