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 |