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基于深度学习的发票识别系统

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基于深度学习的发票识别系统
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-18页
    1.1 研究背景与意义第9-14页
        1.1.1 背景第9-13页
        1.1.2 关键技术第13-14页
    1.2 研究现状第14-16页
        1.2.1 文字识别研究现状第14-15页
        1.2.2 深度学习研究现状第15-16页
    1.3 主要研究工作第16-17页
    1.4 论文结构第17-18页
第二章 深度神经网络第18-32页
    2.1 发展进程第18-19页
    2.2 卷积神经网络概述第19-20页
    2.3 卷积神经网络结构第20-31页
        2.3.1 卷积层第21-22页
        2.3.2 池化层第22-24页
        2.3.3 激活函数第24-28页
        2.3.4 全连接层第28页
        2.3.5 目标函数第28-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第三章 基于深度学习的发票分类第32-39页
    3.1 整体方案第32-33页
    3.2 AlexNet网络第33-35页
    3.3 随机森林第35-36页
        3.3.1 决策树第35页
        3.3.2 随机森林原理第35-36页
    3.4 算法实现第36-38页
        3.4.1 数据集的制作第36页
        3.4.2 网络的训练第36-37页
        3.4.3 实验结果第37-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第四章 基于图像处理的发票信息截取第39-54页
    4.1 机打字符的提取第39-41页
        4.1.1 图像增强第40-41页
    4.2 二次分割第41-44页
        4.2.1 第一次分割第41-43页
        4.2.2 第二次分割第43-44页
    4.3 倾斜检测与校正第44-46页
    4.4 OCR调研与分析第46-53页
        4.4.1 Tesseract第47页
        4.4.2 微软Azure OCR第47-48页
        4.4.3 深度识别(Deep OCR)第48-49页
        4.4.4 百度云OCR第49-50页
        4.4.5 腾讯云OCR第50-51页
        4.4.6 GOCR.js第51-52页
        4.4.7 总结第52-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第五章 基于卷积神经网络的大写金额识别第54-64页
    5.1 卷积神经网络算法第51-56页
        5.1.1 卷积神经网络第51-55页
        5.1.2 残差网络第55-56页
    5.2 大写金额的预处理第56-60页
        5.2.1 大写金额定位第56-57页
        5.2.2 发票大写金额的分割第57-60页
    5.3 算法实现第60-63页
        5.3.1 数据集的制作第60-61页
        5.3.2 网络的训练第61页
        5.3.3 实验结果第61-63页
    5.4 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-66页
    6.1 总结第64页
    6.2 展望第64-66页
参考文献第66-69页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第69-70页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第70-71页
致谢第71页

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