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增值税发票自动识别算法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第11-25页
    1.1 课题背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-21页
        1.2.1 项目定位方法研究现状第12-15页
        1.2.2 字符分割方法研究现状第15-17页
        1.2.3 字符识别方法研究现状第17-20页
        1.2.4 增值税发票自动识别算法研究现状第20-21页
    1.3 目前方法存在的主要问题第21页
    1.4 本文主要工作和章节安排第21-25页
        1.4.1 主要工作内容第21-22页
        1.4.2 主要章节安排第22-25页
第2章 版面分析与算法流程第25-31页
    2.1 引言第25页
    2.2 版面分析第25-27页
        2.2.1 版面区域分析第25-26页
        2.2.2 版面内容分析第26-27页
    2.3 增值税发票自动识别算法总体思路第27-29页
    2.4 评测方法与测试数据第29-30页
        2.4.1 项目定位正确率第29页
        2.4.2 字符分割正确率第29页
        2.4.3 字符识别正确率第29页
        2.4.4 全局识别正确率第29-30页
        2.4.5 训练数据与测试数据第30页
    2.5 本章小结第30-31页
第3章 发票检测与项目定位第31-45页
    3.1 引言第31-32页
    3.2 倾斜校正第32-36页
        3.2.1 常用倾斜校正算法第32-33页
        3.2.2 Radon变换原理第33-34页
        3.2.3 增值税发票的倾斜校正第34-36页
    3.3 发票检测与项目定位第36-41页
        3.3.1 矩形框的检测第36-38页
        3.3.2 矩形框外部项目定位第38-39页
        3.3.3 矩形框内部项目定位第39-41页
    3.4 实验与分析第41-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第4章 基于识别反馈的字符分割算法第45-63页
    4.1 引言第45-46页
    4.2 粘连字符与不连通字符第46-48页
        4.2.1 粘连字符第47页
        4.2.2 不连通字符第47-48页
    4.3 滴水算法第48-54页
        4.3.1 算法原理第49-51页
        4.3.2 滴水算法的数学模型第51-52页
        4.3.3 滴水起点的确定第52-54页
    4.4 基于识别反馈的字符分割算法第54-57页
        4.4.1 字符类型判断第54-55页
        4.4.2 基于识别反馈的字符分割算法原理与描述第55-57页
    4.5 实验结果与分析第57-61页
    4.6 本章小结第61-63页
第5章 针对形近字的字符识别算法第63-79页
    5.1 引言第63-64页
    5.2 相关工作第64-67页
        5.2.1 常用字符匹配算法第64-65页
        5.2.2 字符网格特征第65-67页
    5.3 针对形近字的字符识别算法第67-73页
        5.3.1 汉字结构与分块方法第67-68页
        5.3.2 形近字的判断第68-69页
        5.3.3 针对形近字的字符识别算法原理与描述第69-71页
        5.3.4 非形近字的二次判别算法第71-73页
    5.4 实验结果与分析第73-76页
    5.5 本章小结第76-79页
第6章 算法测试与分析第79-87页
    6.1 引言第79页
    6.2 项目定位测试第79-81页
    6.3 字符分割测试第81-82页
    6.4 字符识别测试第82-83页
    6.5 性能对比第83-86页
        6.5.1 识别范围比较第83页
        6.5.2 性能指标比较第83-86页
    6.6 本章小结第86-87页
总结与展望第87-89页
    本文主要工作总结第87-88页
    未来工作展望第88-89页
参考文献第89-97页
致谢第97-98页
作者简介第98页

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