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摘要
通过整合的数字化审计平台获取所需审计信息，对所获信息中的图像展开小波变换分解，滤除审计图像噪声的同时提升其质量。结合基于Canny算子的边缘检测与区域分割技术分割完成预处理的审计图像，将完成分割的审计图像输入卷积神经网络，通过卷积层卷积处理审计图像提取审计图像文字特征。经下采样层累积卷积结果得出审计图像文字特征映射图，通过全连接网络判定所提取审计图像文字特征，输出识别结果后通过基于Relief算法的多特征融合方法改进卷积神经网络识别结果。实验结果表明，该方法具有较好的噪声滤除与分割效果，能够精准、清晰识别审计图像中的文字信息。
