[发明专利]票据信息处理方法、系统及计算机可读存储介质有效
| 申请号： | 201811032403.9 | 申请日： | 2018-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN109308476B | 公开（公告）日： | 2019-08-27 |
| 发明（设计）人： | 邬国锐;王庆庆;朱亚卓 | 申请（专利权）人： | 邬国锐 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/62;G06K9/20 |
| 代理公司： | 北京致科知识产权代理有限公司 11672 | 代理人： | 魏红雅 |
| 地址： | 100871 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种票据信息处理方法、系统及计算机可读存储介质，其中，票据信息处理方法包括：对特定类型票据采用深度神经网络模型进行训练，获取该特定类型票据上多个目标文本区域的定位模型；根据定位模型对待处理票据上目标文本区域进行定位；利用机器学习形成属性分类模型并对待处理票据上已定位的目标文本区域进行分类，确定至少一个目标文本区域的属性；根据已确定目标文本区域的属性、已定位目标文本区域之间的相对位置关系及属性分类模型，获取待处理票据上属性未确定的目标文本区域的属性，和/或对待处理票据上已确定目标文本区域的属性进行第一核验纠偏。本发明可有效提升票据信息定位属性分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 票据 目标文本 信息处理 计算机可读存储介质 定位模型 属性分类 文本区域 神经网络模型 相对位置关系 定位目标 定位属性 多个目标 机器学习 票据信息 分类 纠偏 准确率 核验 | ||
【主权项】：
1.一种票据信息处理方法，其特征在于，包括：对特定类型票据上待提取的目标文本区域对应的矩形框进行坐标标注，形成模板图；对该特定类型票据样本采用深度神经网络模型进行训练提取图像特征，计算每个像素为文本和非文本的概率，以及计算每个像素与其临近像素是否为相同类别的概率，形成待提取的目标文本区域对应的样本图像概率图；计算训练特定类型票据样本生成的样本图像概率图和坐标标注的矩形框对应的模板图之间的图像损失，基于图像损失调整模板图，当样本图像概率图和模板图之间的误差保持稳定时，以调整后的模板图作为该特定类型待处理票据上待提取的多个目标文本区域的定位模型；根据定位模型对待处理票据上目标文本区域进行定位；利用机器学习形成属性分类模型并对待处理票据上已定位的目标文本区域进行分类，确定至少一个目标文本区域的属性；根据已确定目标文本区域的属性、已定位目标文本区域之间的相对位置关系及属性分类模型，获取待处理票据上属性未确定的目标文本区域的属性，和/或对待处理票据上已确定目标文本区域的属性进行第一核验纠偏。
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