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基于迁移学习的发票号码识别研究

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财务系统中的发票管理长期以来严重依靠人力,并存在一定的失误率,且目前一些发票识别方法存在准确率不高、数字识别实时性不足等问题.鉴于此,基于已有较成熟的手写体数字识别工作,从迁移学习思想和方法入手,设计一种能准确快速识别发票号码的新方法.选取迁移学习的3种具体方法,即Tradaboost、微调和卷积神经网络提取特征并运用于SVM,分别应用于数字识别模块.通过大量测试和比对,结果表明,第3种方法即采用CNN结合SVM的算法在实验中能达到99.75％的准确率,且识别速度快,具有较好的稳定性、鲁棒性.
Research on Invoice Number Recognition Based on Transfer Learning

黄为新、陶杨、张继超、苏笛、牛砚

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吉林大学计算机科学与技术学院

吉林大学数学学院,吉林长春130012

发票识别 印刷数字识别 字符分割 迁移学习

吉林大学校级大学生创新创业训练项目

201910183X365

2021

10.11907/rjdk.201878

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(6)
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