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题名基于神经网络的发票文字检测与识别方法
被引量：13
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作者
蒋冲宇
鲁统伟
闵峰
熊寒颖
胡记伟
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机构
武汉工程大学计算机科学与工程学院
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出处
《武汉工程大学学报》
CAS
2019年第6期586-590,共5页
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基金
武汉工程大学研究生教育创新基金（CX2018202)
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文摘
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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关键词
印章
发票
颜色提取
神经网络
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Keywords
seal
invoice
color extraction
neural network
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于单一神经网络的实时人脸检测
被引量：3
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作者
熊寒颖
鲁统伟
闵峰
蒋冲宇
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机构
武汉工程大学计算机科学与工程学院
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出处
《武汉工程大学学报》
CAS
2019年第5期489-493,共5页
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基金
武汉工程大学第十届研究生教育创新基金(CX2018193)
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文摘
由于人脸尺度多样性使得人脸检测算法在CPU上运行速度受限,提出了一种新的基于单一神经网络的实时人脸检测算法。首先在网络初始卷积层和池化层中设置较大的卷积核尺寸和步长,缩小输入图像尺寸利于实时检测;然后网络将浅层特征图和深层特征图相融合,增强上下文联系和减少重复检测;最后在多个卷积层上预测人脸位置,利用预测框重叠策略,实现多尺度的人脸检测来提升图像中小尺寸人脸的检测精度。在人脸检测数据集基准和野外标注人脸数据集上测试实验结果表明,本文算法模型精度能够达到92.1%和95.4%。与此同时,本文算法在CPU上实现21帧/s的检测速度。
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关键词
卷积神经网络
多尺度人脸检测
特征图融合
CPU
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Keywords
convolution neural network
multi-scaleface detection
feature map fusion
CPU
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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