【摘 要】
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针对发票识别无法提取发票中被印章遮挡住的文本信息,提出了一种基于神经网络的发票文字检测与识别方法。首先使用轻量级深度神经网络检测出印章区域,利用区域的颜色信息分离
【基金项目】
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武汉工程大学研究生教育创新基金（CX2018202)
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针对发票识别无法提取发票中被印章遮挡住的文本信息,提出了一种基于神经网络的发票文字检测与识别方法。首先使用轻量级深度神经网络检测出印章区域,利用区域的颜色信息分离印章和区域内文字信息,其中分离到的印章包含被印章覆盖的文字。然后对于印章,通过色彩阈值设定的方式提取被印章覆盖的字符。最后将区域内的文字和印章覆盖的文字合并,实现去除印章的目的。实验表明:算法有效减少计算量。算法在发票印章区域内文字检测准确率提高了53%、识别准确率提高了20%,实验证明了本文算法的可行和有效性。
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