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GDX1包装机IPC控制系统的研发
作者姓名:蔡培良  罗勇  关明宽  陈晶  金学鹏  杨彩虹  吴耿金
作者单位:天津科技大学,天津 300222
基金项目:天津市自然科学基金(17JCTPJC54900)
摘    要:目的 为加强银行智能办理业务的设备性能,提高票据数字的识别效率,研究一种改进的算法来获得更高的数字识别效果。方法 根据银行票据的印刷数字特性进行字符的提取和分割,经过图像采集、降噪、二值化之后使用起点直方图法结合步长法进行字符的分割,然后使用改进的LENET卷积神经网络用于提取数字特征,进行分类。结果 通过实验,结果表明文中提出的方法进行复杂环境下的印刷数字识别,准确率达到95%以上,识别速率为1.169 s/张。结论 利用新的字符分割算法与改进的LENET神经网络相结合,可以很好地识别干扰强的印刷票据,准确率高。

关 键 词:票据识别  深度学习  卷积神经网络  字符识别  文本定位
收稿时间:2019-11-18
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