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摘要
本发明提供一种基于多任务深度学习的票据文本检测方法,所述方法包括：构建多层卷积神经网络作为图像特征提取骨干网络,实现票据图像的特征提取；在卷积特征图上标注票据文本区域及区域中心线并训练,实现票据文本信息区域分割与文本中心线检测；在票据文本信息区域内通过滑动窗口方法沿着文本中心线前行,实现票据文本信息区域的单字符分割；依次对分割后的单个字符进行分类识别,形成完成票据文本信息。本发明利用深度学习强大的特征提取、归纳能力,提出采用端到端的多任务学习方法,实现票据文本区域分割、文本字符分割、文本字符识别,解决经典票据文本信息检测方法适用性不足、效率不高的问题。
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