[发明专利]一种OCR系统中采用深度学习矫正发票图片分割结果的方法有效
| 申请号： | 201910094002.4 | 申请日： | 2019-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN109886257B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 梁欢;肖欣庭;池明辉;赵冬 | 申请（专利权）人： | 四川长虹电器股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V30/14 | 分类号： | G06V30/14;G06V30/148;G06V10/82 |
| 代理公司： | 四川省成都市天策商标专利事务所(有限合伙) 51213 | 代理人： | 郭会 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种OCR系统中采用深度学习矫正发票图片分割结果的方法一种OCR系统中采用深度学习矫正发票图片分割结果的方法包括1：获取训练图片，并提取训练生成矫正模型；步骤2：搜集票据图片的第一属性和第二属性，然后再提取截取的非发票的图片或被截取的残缺的发票图片标记为负样本，不记录其第二属性信息；步骤3：构建矫正网络对步骤1和2所得的图片通过神经网络进行处理，运用常用的人脸检测常用数据集运用得出的模型进行迁移训练；步骤4：对步骤3所得票据图片进行初步切图，并获取的第三属性和第四属性结合票据图片输入步骤1所得的矫正模型得到修正后的第三属性和第四属性，即得到最终的票据图片分割结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 ocr 系统 采用 深度 学习 矫正 发票 图片 分割 结果 方法 | ||
【主权项】：
1.一种OCR系统中采用深度学习矫正发票图片分割结果的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：获取训练图片，并提取其第一属性和第二属性进行训练，根据第一属性和第二属性返回训练图片取得正负样本标签，联合训练图片、第一属性和第二属性共同以生成矫正模型；步骤2：搜集票据图片的第一属性和第二属性，联合扫描件发票图片提取训练的正样本图片，然后再提取截取的非发票的图片或被截取的残缺的发票图片标记为负样本，不记录其第二属性信息；步骤3：构建矫正网络对步骤1和2所得的图片通过神经网络进行处理，运用常用的人脸检测常用数据集运用得出的模型进行迁移训练；步骤4：对步骤3所得票据图片进行初步切图，并获取的第三属性和第四属性结合票据图片输入步骤1所得的矫正模型得到修正后的第三属性和第四属性，即得到最终的票据图片分割结果。
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