基于HOG特征的财务报表图像识别

作     者：邓小宁 孙琳 陈念年 张玉浦 DENG Xiao-ning;SUN Lin;CHEN Nian-nian;ZHANG Yu-pu

作者机构：西南科技大学计算机科学与技术学院 

基　　金：四川省教育厅科技成果转化重大培育项目(14zd1102) 四川省苗子工程(2017113) 西南科技大学龙山学术人才科研支持计划(17LZX425) 西南科技大学大学生创新基金项目资助(cx18-039) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2019年第27卷第10期

页      码：87-91页

摘      要：在财务领域,纸质报表向电子报表的转换需要大量的人工和时间成本。本文探究了纸质财务报表的自动识别过程,通过预处理、表头和表格区域的分割提取、单元格分割、字符提取与识别、表格还原等过程实现报表图片的转换,在实现报表信息便捷存储和查询的同时,也克服了人工录入的低效率、高成本等缺点。实验结果表明,该算法能有效实现图像的倾斜校正,且无需设置提示框限定拍摄范围;能有效分割表格格式的字符,其准确率为99.3%,无需手动框选待识别字符;字符识别准确率为93.7%,其中数字识别的准确率为97.8%,总体字符识别准确率相较Tesseract提升了8.1%。

主 题 词：纸质财务报表 单元格分割 字符分割 训练样本制作 字符识别 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-6236.2019.10.019

馆 藏 号：203673249...