摘要：识别发票专用章是提取发票信息的关键步骤之一,为此提出一种多特征融合决策的印章识别算法。利用最大对称环绕(MSS)算法检测图像中的感兴趣区域;依据印章的形态特征剔除无关目标,通过迭代自组织数据分析(ISODATA)算法对图像中的剩余目标进行聚类分析;提取各类别外轮廓上的样本点进行随机最小二乘椭圆拟合,实现印章的识别与扶正。实验结果表明,所提算法的识别准确率高,抗噪性好,对印章轮廓残缺或背景复杂的图像均能得到满意的识别结果。

摘要：为能够处理文档中印章元素的关键信息,促进办公智能化,提出一种基于极坐标转换的印章文字识别方法。根据印章元素通常成圆环状排列的特点,对中文印章图像进行极坐标展开,克服印章文字方向不统一的问题,利用CTPN+CRNN网络进行文字的检测与识别,对CTPN网络中的文本构造算法进行改进,实现对印章内容快速准确的识别。用该算法对自制的中文印章数据集进行实验,印章内容的文字识别召回率可以达到90.4%,表明该算法可以有效检测识别印章内容,对文档的分类与鉴别研究具有重要的意义。

摘要：本文基于OCR和图像检测技术设计并实现了一个解决盖章文书图像审核耗时、低效、准确率无保障问题的自动审核方法。具体包括三个部分:文字识别、印章识别和表格内容审核。其中文字识别部分包括带有角度的文本检测算法SegLink以及卷积递归神经网络(convolutional recurrent neural network, CRNN);印章识别部分包括印章识别与提取算法YOLOv3和印章内容识别方法 DD极坐标变换法;表格内容审核部分根据预设的规则对表格内容进行完备性和正确性检测。实验结果表明,该方法对此类盖章文书图像具有较高的审核准确率。