基于深度学习的电子物流票据信息分割与识别

摘要：

针对中文电子物流票据中存在大量含有左右结构的中文字体,无法采用目前投影分割算法实现准确分割,提出了结合深度学习的电子物流票据分割和识别方法.首先,通过投影分割计算出每一个字符的宽度数据;然后针对所有的宽度数据进行聚簇为2的K-Means聚合,计算出正常与非正常字符的宽度范围;再使用卷积网络对非正常字符集进行识别,并对其中的偏旁进行准确组合,最后将完整的中文字符送进VGG16深度网络模型中进行识别.通过实验证明,我们提出的方法有效提高了整体字符分割的准确率,在识别方面,VGG16网络对于中文字体的识别准确率达99.9％.

关键词：中文字符分割、中文字符识别、深度学习、聚类算法、CNN、VGG16

所属期刊栏目：49

分类号：TP391.41;TP18(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1-5