一种基于深度学习的交互式电话号码识别方法

摘要：

物流、保险和中介服务等行业需要频繁地拨打电话,而人工拨打电话效率较低,高效的电话号码识别技术具有重要的应用价值.传统的印刷体数字识别方法存在人工设计特征过程复杂、识别字体单一等不足,难以满足实际应用需求.本文提出了一种基于深度学习的交互式的电话号码识别方法,通过鼠标双击图像中的电话号码,自动截取出包含此号码的目标区域,并进行灰度化、二值化、目标区域定位、字符分割和图片补白等预处理操作,在此基础上利用改进的LeNet-5卷积神经网络(CNN)自动学习图像特征,支持多种字体、字形和字号的印刷体数字识别,并利用交互式识别和内存池等方法提高识别速度.实验结果表明,单一字符的识别率为99.86%,整个号码的识别率为99.50%,整个号码平均识别时间为91 ms.本文方法识别精度高、识别速度快,具有较为广泛的应用前景.

关键词：深度学习、卷积神经网络(CNN)、电话号码识别、交互式识别、目标区域定位

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.43(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-06-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1074-1080