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摘要
针对中文电子物流票据中存在大量含有左右结构的中文字体,无法采用目前投影分割算法实现准确分割,提出了结合深度学习的电子物流票据分割和识别方法。首先,通过投影分割计算出每一个字符的宽度数据;然后针对所有的宽度数据进行聚簇为2的K-Means聚合,计算出正常与非正常字符的宽度范围;再使用卷积网络对非正常字符集进行识别,并对其中的偏旁进行准确组合,最后将完整的中文字符送进VGG16深度网络模型中进行识别。通过实验证明,我们提出的方法有效提高了整体字符分割的准确率,在识别方面,VGG16网络对于中文字体的识别准确率达99.9%。
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