【摘 要】
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为了满足医疗行业大量针式票据录入工作的需求,解决传统人工录入方式效率低、精度低的问题,构建了双网络模型下的针式打印字体医疗票据识别方法。传统目标检测网络的参数同时
【机 构】
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长江大学电工电子国家级实验教学示范中心,长江大学电子信息学院,油气资源与勘探技术教育部重点实验室（长江大学）,长江大学计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.41674107);国家重点研发计划(No.2017YFB0202904);长大青年基金(No.2016CQN10);长江大学创新创业训练项目(No.2017010);长江大学创新创业训练项目(No.2018047);2018年油气资源与勘探技术教育部重点实验室开放基金(No.K2018-15)
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为了满足医疗行业大量针式票据录入工作的需求,解决传统人工录入方式效率低、精度低的问题,构建了双网络模型下的针式打印字体医疗票据识别方法。传统目标检测网络的参数同时描述了目标的位置与类别信息,其用于大规模定位识别任务时由于参数量庞大导致网络极难以训练,为解决以上问题,提出了双网络模型方法以联合Faster RCNN与深度卷积神经网络实现票据中字符的定位与识别,双网络将定位与识别分步进行以降低任务的复杂度。实验采用自建票据数据集与字库数据集进行网络训练,利用现场采集的票据验证了算法的有效性,通过测试不同参数下
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