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银行票据识别系统的研究

杜刚  
【摘要】:尽管电子票据已经推行很长时间,但其无法完全满足市场成员在现有市场和监管背景下的业务需要,所以纸质票据的存在具有极大必要性。随着社会的快速发展,银行每天都会产生大量票据,若依靠人工完成票据的分类、输入和核对,不仅会浪费大量的人力物力,而且容易出错。本文研究和设计了一套为满足银行电子化需求的票据自动识别系统,能够简化流程,提高工作效率,防范金融风险。该银行票据自动识别系统主要包括票据图像预处理,识别单元定位,对票据中的序号、金额、签名和附件章等进行识别和输出。论文主要工作如下:(1)对票据进行预处理。包括:二值化,倾斜校正和去噪。并增加滤色环节,提高后续定位和识别的准确性。(2)票据分类。银行票据种类繁多,如取款凭条、业务凭证、联网核查等。所以本文根据图像大小、版面特征、框线、表头和文本区域对票据通过模板匹配进行分类。在文本区域检测时,采用Haar特征和Adaboost算法来实现。(3)识别单元定位。提出了移动基准点定位算法,有效解决了票据套打时产生的整体偏移问题。(4)字符分割和识别。采用投影法对字符进行分割,用训练后的BP神经网络对字符进行识别,基于RGB颜色模型对附件章进行识别。在VC++2010编程环境下,实现了银行票据自动识别系统。测试结果表明,整体识别率达到91%,每张识别速度低于1秒,可以满足银行票据自动识别的需求。


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