基于BP神经网络的通用机打发票字符的识别.pdf

【基于BP神经网络的通用机打发票字符的识别】是一个涉及深度学习、机器学习和数据建模的专业领域问题。该文研究的是如何利用BP神经网络技术来高效地识别通用机打发票上的字符，以解决传统手动处理带来的低效和易错问题。 BP神经网络，全称为反向传播神经网络，是多层前馈神经网络的一种，它通过反向传播算法调整网络权重，以优化网络对训练数据的拟合程度。在本文中，BP神经网络被用于字符识别任务，这需要网络能够学习并理解字符的各种形态和变体，以便在实际应用中准确地识别出发票上的字符。 系统由两大部分构成：图像获取和图像处理。图像获取部分利用硬件设备如相机、镜头、光源和载物平台来捕获发票图像。这部分的目的是确保图像质量，以便后续处理。 图像处理部分是关键步骤，包括了图像预处理和特征提取。预处理通常包括灰度化、二值化、去噪等操作，目的是简化图像，突出字符特征。接下来，论文采用了HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）特征提取方法。HOG是一种强大的特征描述符，尤其适用于物体检测，因为它能够捕捉到图像中边缘和形状的细节，对于字符这种具有明显边缘的图形尤为适用。 提取出的HOG特征随后输入到BP神经网络进行训练和识别。在训练阶段，网络会学习这些特征与对应字符之间的映射关系；在识别阶段，新图像的HOG特征会被输入网络，网络会根据训练得到的模型预测其对应的字符。实验结果显示，该系统识别率达到了96.9%，表现出良好的鲁棒性和实用性。 该系统的应用价值在于它可以极大地提升发票字符的识别效率，减少人工工作量，同时降低错误率，对税务部门的数据统计和管理工作带来极大的便利。此外，这个方法也为其他需要大量字符自动识别的场景提供了参考，例如金融文档处理、物流单据自动录入等。 本文提出的方法结合了计算机视觉技术和深度学习，利用BP神经网络实现对通用机打发票字符的高精度识别，展示了机器学习在现实世界问题中的强大应用潜力。通过不断地优化网络结构和特征提取方法，未来有望进一步提高识别效率和准确性。