相对于其他领域的应用程序而言，在银行卡识别这个相对专业的领域中，用户可选择的空间还是比较小的。但值得留意的是，作为相对专业的应用程序，云脉的表现没有出现异常，非常稳定。
随着工作生活中的支付场景发生变化，各种购物、理财等移动商业软件层出不穷，越来越多的商品交易需要通过手机移动支付完成。而银行卡识别实现的绑定银行卡时省去繁琐的手动输入工序成为移动互联网金融高速发展不可或缺的一项技术。那么，在面对市面上众多的银行卡识别产品，用户又该如何选择呢?对此笔者特地选择了国内目前比较热门的五款银行卡识别产品的性能进行测试，希望对用户的选择能够有所帮助。这一次的测试，我们选取了银行卡平面和凸面各30张来测试。详情如下：
平面、凸面银行卡识别率大比拼
从平面的识别率来看，只有云脉和合合的识别率达到90%以上，而云脉比合合高出接近2个点，慧视银行卡识别率最差只有62.92%，易道和汉王水平不相上下。
而从凸面来看，整体识别率都有所下降。但云脉还是位居*一，识别率仍旧保持在90%以上，除了文通的慧视下降到不到60%以外，其余三家都保持着相同的水平。
而不管是从平均全对率还是不识别率来看，云脉都处于领先地位，不识别率为0，远远超过其余四家。
从识别时间上来看，除了易道和汉王的识别时间相对长一些，其余三家都在1~2以内，相差不大。
因此，从测试的汇总数据，我们不难看出，云脉的整体识别水平可以说是稳稳当当，识别率保持领先的同时，在时间上也能保证一定的效率，整体适应性较好。
识别软件性能与稳定性对比
云脉：云脉版本目前对复杂背景，直立拍摄，拿手上拍等的适应性较好，字符识别率相对其他公司较高;无论从适应性、稳定性还是样品的兼容性来说，云脉的表现没有出现异常，非常稳定。
合合：识别时间与云脉差不多，不识别率较高，较复杂图片或较暗图片均会出现不识别的情况，适应性相对云脉较差，但能识别出来的基本能对，UI及用户体验效果做的比较好，可识别的栏目更多，字符识别率差不多。
易道：较远或较暗图片无法识别出结果，相对云脉适应性较差，若去除不识别的情况，全对率相较合合较差。
文通：不识别率偏高，较复杂、角度稍大的情况下几乎无法出结果，能识别出的结果识别率较好。
总结：
通过上述的测试对比，可以让大家对这五款软件有了一定的认识和了解，也有助于大家在选择时作出判断。相对于其他领域的应用程序而言，在银行卡识别这个相对专业的领域中，用户可选择的空间还是比较小的。但值得留意的是，作为相对专业的应用程序，云脉的表现没有出现异常，非常稳定。就总识别 |
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