银行票据识别系统的研究

发布时间：2017-07-01 21:00

  本文关键词：银行票据识别系统的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【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。
【关键词】：文本区域检测 移动单元 harr特征 票据识别 BP神经网络
【学位授予单位】：辽宁工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 绪论9-13
• 1.1 课题研究背景9-10
• 1.1.1 银行票据自动处理系统9
• 1.1.2 国内外发展现状9-10
• 1.2 本文研究目的与意义10-11
• 1.3 本文主要研究内容11
• 1.4 论文的组织结构11-13
• 2 系统概要分析13-17
• 2.1 版面分析13-14
• 2.1.1 版面内容分析14
• 2.1.2 版面特点分析14
• 2.2 票据识别内容分析14-15
• 2.3 系统流程设计15-16
• 2.4 本章小结16-17
• 3 票据的预处理17-27
• 3.1 图像二值化17-20
• 3.1.1 常见的二值化方法17-18
• 3.1.2 票据二值化方法18-20
• 3.2 倾斜校正20-21
• 3.2.1 倾斜检测20-21
• 3.2.2 图像旋转21
• 3.3 去噪21-23
• 3.4 滤色23-26
• 3.4.1 常用的颜色空间23-24
• 3.4.2 颜色空间转换24-25
• 3.4.3 HSV颜色空间的量化25-26
• 3.4.4 滤色26
• 3.5 本章小结26-27
• 4 票据分类27-34
• 4.1 版面特征27-28
• 4.2 框线对比28
• 4.3 表头相似度28-29
• 4.4 文本区域检测29-33
• 4.4.1 Haar特征30-31
• 4.4.2 Adaboost分类器31-32
• 4.4.3 实验结果与分析32-33
• 4.5 本章小结33-34
• 5 识别单元定位34-39
• 5.1 基准点定位34-35
• 5.2 基准点定位的改进35-38
• 5.3 实验结果与分析38
• 5.4 本章小结38-39
• 6 字符分割与识别39-46
• 6.1 字符分割39-40
• 6.1.1 票据字符的特点39
• 6.1.2 字符分割39-40
• 6.2 字符识别40-44
• 6.2.1 字符识别的常用方法40
• 6.2.2 BP神经网络的原理40-43
• 6.2.3 实验结果与分析43-44
• 6.3 附件章与签名的判断44-45
• 6.4 本章小结45-46
• 7 银行票据识别系统的实现46-50
• 7.1 系统实现46-49
• 7.2 实验结果与分析49
• 7.3 本章小结49-50
• 8 总结和展望50-51
• 参考文献51-53
• 攻读硕士期间发表学术论文情况53-54
• 致谢54-55
• 附录 程序代码55-60

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本文编号：507397