文献类型：期刊文章

作　　者：殷绪成[1] 江世盛[2] 韩智[1] 刘昌平[1]

机构地区：[1]中国科学院自动化研究所文字识别工程中心,北京100080 [2]汉王科技有限公司,北京100094

出　　处：《中文信息学报》

基　　金：国家863计划资助项目(2001AA114130)

年　　份：2005

卷　　号：19

期　　号：6

起止页码：70-77

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CSCD、CSCD2011_2012、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：金融票据图像识别处理是当今的一个热点研究方向,而票据分类是其中重要的基础部分。针对种类繁多、数量巨大、版面复杂和噪声干扰严重的金融票据彩色图像,本文提出了一种基于二叉树决策的层次型票据类型匹配方法。该方法利用三个类型判断器:基于票据版面结构的松弛匹配、基于OCR的票据标题识别和基于票据颜色的色彩分析,层次化的进行票据类型判断。实验表明,层次型金融票据图像分类方法具有良好的效果;基于该方法的银行票据识别处理系统已经广泛应用于各大银行的相关业务系统中。

关 键 词：人工智能 模式识别 金融票据图像识别  票据分类  层次型

分 类 号：TP391]