深度学习使各类繁多、样式复杂的名片识别成excel成为可能！

名片识别比起一般的证件、票据等结构化识别多了一个难点：样式太多！比如银行卡，只需将国内所有银行的所有银行卡类型收集起来，然后再进行训练一下就可以了，也没多少样本需要训练的；二代身份证识别就更简单了，只有一种样式，但名片不同，样式没有标准，凭名片设计师灵感来设计名片，这就给名片结构化识别带来了难题，但深度学习解决了这一难题，虽然机器深度学习在其它证件、票据结构化中也起着重要的作用，但对于名片识别来说，由于其具备前面所说的特点，就显得更加重要了，下面我们来大概了解了一下深度学习在金鸣名片识别中的应用。

深度学习在金鸣名片识别中的应用主要是通过卷积神经网络（CNN）进行文字识别。具体步骤如下：

1. 数据预处理：对名片图像进行裁剪、缩放、去噪等预处理操作，以提高后续识别的准确性和稳定性。

2. 文字区域检测：使用深度学习中的目标检测算法，如基于区域候选的方法（如Selective Search）或基于卷积神经网络的方法（如Faster R-CNN）来检测图像中的文字区域。

3. 文字识别：将检测到的文字区域输入到卷积神经网络中进行识别。经典的文字识别算法是基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）的方法，可以有效处理序列性的文字信息。

4. 后处理：对识别的文字进行后处理，如去除重复、整理格式、纠正错误等。