基于深度学习的移动端身份证图像自动识别系统任务书

 2021-09-07 19:17:02

1. 毕业设计(论文)主要内容:

在Android平台下,获取拍摄到的身份证图像信息,利用深度学习框架及算法对身份证图像信息进行处理,最终自动识别出身份证上基本信息并展示在APP中。深度学习的使用可以调用Caffe开源库,对图像做训练及数据的检测与识别。身份证上信息为印刷体,算法设计具有普适性,设别准确率较高。

1)采用的技术

深度学习的使用可以利用Caffe开源库。Caffe是一个考虑了表达、速度和模块化的深度学习框架,在C 语言里编写程序,最后集成到Android开发平台。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1)要求所设计的系统应能很好地体现深度学习的优点,系统界面友好,输入/输出设计合理并具有较好的容错性,易于操作。2)在Android studio开发工具下开发APP,系统以Caffe开源库为基础,采用C 语言编写身份证识别算法。3)系统文档应能详细、准确的反映整个系统的设计思想。文档格式应尽可能规范,易读易懂,叙述问题准确。4)要求按武汉理工大学理工类本科生毕业论文撰写规范撰写毕业论文,论文字数不少于12000字,参考文献不少于15篇,其中英文文献不少于2篇;学生提交论文同时,上交存储所设计系统和英文资料翻译文档、论文的软盘片或光盘片,英文翻译不少于5000字。5)该系统要保证图像在不同方位及大小的情况下自动识别达到95%以上的正确率。6)遵守毕业设计的纪律,每周向指导教师汇报毕业设计有关情况,并按时撰写毕业设计周记。

3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1)第1周至第2周:查阅有关的参考资料并完成开题报告;翻译英文资料(不少于5000汉字),并交予指导教师检查。

2)第3周至第6周:熟悉所选用的开发平台,运用所学的软件设计理论,完成整个系统的前期设计工作。

3)第7周至第13周:进行系统的编码、调试、集成、测试工作。

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4. 主要参考文献

[1] 余凯,贾磊,陈雨强,徐伟. 深度学习的昨天、今天和明天.计算机研究与发展.50(9):1799-1804,2013[2] 刘建伟,刘媛,罗雄麟.深度学习研究进展.计算机应用研究.31(7):1921-1942, 2014[3] 孙志军,薛磊,许阳明,王正. 深度学习研究综述.计算机应用研究. 29(8):2908-2810,2013[4] A. Rakotomamonjy, F. R. Bach, S. Canu, and Y. Grandvalet. SimpleMKL. J. of Machine Learning Research, 9:2491–2521, 2008.[5] 李彦宏.2012百度年会主题报告:相信技术的力量.北 京:百度,2013[6] Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville (2016). Deep Learning. MIT Press[7] Deng, L.; Yu, D. (2014). "Deep Learning: Methods and Applications" . Foundations and Trends in Signal Processing. 7 (3-4): 1–199. [8] Bengio, Yoshua (2009). "Learning Deep Architectures for AI". Foundations and Trends in Machine Learning. 2 (1): 1–127. [9] Bengio, Y.; Courville, A.; Vincent, P. (2013). "Representation Learning: A Review and New Perspectives". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 35 (8): 1798–1828. [10] Schmidhuber, J. (2015). "Deep Learning in Neural Networks: An Overview". Neural Networks. 61: 85–117. [11] Bengio, Yoshua; LeCun, Yann; Hinton, Geoffrey (2015). "Deep Learning". Nature. 521: 436–444. [12] Deep Machine Learning – A New Frontier in Artificial Intelligence Research. IEEE Computational Intelligence Magazine, 2013.[13] COLLOBERTR,WESTON J.A unified architecture for natural language processing: deep neural networks with multitask learning[C]/ /Proc of the 25th Internationnal Conference on Machine Learning. New York:ACM Press,2008:160-167.[14] RANZATOM,SZUMMERM. Semi-supervised learning of compact document representations with deep networks[C]/ /Proc of the 25th International Conference on Machine Learning. New York: ACM Press,2008:792-799.[15]. WONGWK,SUNM.Deep learning regularized Fisher mappings.IEEE Trans on Neural Networks,2011,22(10):1668-1675.

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