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基于多特征融合的票据分类技术及应用被引量：1: 1; 作者陈增照何秀玲 +1 位作者杨扬董才林《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第9期202-204,共3页; 对票据进行高速、准确的分类是实现票据自动处理的关键。论文分析了各种票据分类方法的优缺点,并根据金融、税务等行业所使用的票据特点,提出基于多特征融合的快速分类方法,可以将票据的几何尺寸、分类条码、标题、特征字符串、特征图... 展开更多; 关键词票据分类多特征融合知识库金融票据; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于受控形态学的无限制票据分类: 2; 作者何秀玲杨扬 +1 位作者陈增照董才林《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第18期20-22,共3页; 目前的票据类型识别要求票据中必须存在框线、分类码等明确的分类标志,而现有的实际票据往往不满足这些条件,基于受控形态学操作的二次分类方法选取图像本身的结构特征进行了分级受控击中击不中变换,对票据样式没有任何限制。分析和实... 展开更多; 关键词票据分类数学形态学受控击中击不中变换模板匹配; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于框线检测的票据图像分类方法被引量：6: 3; 作者张艳张重阳 +1 位作者郁生阳杨静宇《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期409-413,共5页; 针对表格型票据,提出了一种基于框线检测的多类别票据图像分类方法。准确提取票据图像的框线特征,根据票据框线的拓扑结构建立起模板库;通过基于框线相关性的相似度模型,与标准模板库中模板的框线特征进行匹配,进而确定票据的分组类别... 展开更多; 关键词票据分类直线检测相似性度量框线匹配; 在线阅读下载PDF 职称材料

层次型金融票据图像分类方法被引量：6: 4; 作者殷绪成江世盛 +1 位作者韩智刘昌平《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2005年第6期70-77,共8页; 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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多特征融合的票据分类技术及应用被引量：1: 1; 作者陈增照何秀玲杨扬董才林; 机构北京科技大学信息工程学院华中师范大学最优控制与离散数学重点实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第9期202-204,共3页; 基金湖北省科技攻关计划资助项目(编号:2003BDST004); 文摘对票据进行高速、准确的分类是实现票据自动处理的关键。论文分析了各种票据分类方法的优缺点,并根据金融、税务等行业所使用的票据特点,提出基于多特征融合的快速分类方法,可以将票据的几何尺寸、分类条码、标题、特征字符串、特征图像块、特征框线等特征有机地融合并进行分类,提高了票据分类的速度与准确性。利用该技术设计的银行票据处理系统的实际应用说明了该方法的有效性。; 关键词票据分类多特征融合知识库金融票据; Keywords bill classification,multiple characteristics fusion,knowledge-base,bank slip processing; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP391.13 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于受控形态学的无限制票据分类: 2; 作者何秀玲杨扬陈增照董才林; 机构北京科技大学信息工程学院华中师范大学最优控制与离散数学实验室; 出处《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第18期20-22,共3页; 基金湖北省重点新产品计划基金资助项目(2003BDST004); 文摘目前的票据类型识别要求票据中必须存在框线、分类码等明确的分类标志,而现有的实际票据往往不满足这些条件,基于受控形态学操作的二次分类方法选取图像本身的结构特征进行了分级受控击中击不中变换,对票据样式没有任何限制。分析和实验表明,该方法计算复杂度低、速度快、准确率高。; 关键词票据分类数学形态学受控击中击不中变换模板匹配; Keywords Check type identify Mathematical morphology Regulated hit-or-mils Template matching; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于框线检测的票据图像分类方法被引量：6: 3; 作者张艳张重阳郁生阳杨静宇; 机构南京理工大学计算机科学与技术学院上海交通大学图像处理与模式识别研究所; 出处《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期409-413,共5页; 基金国家自然科学基金(60632050 60472060); 文摘针对表格型票据,提出了一种基于框线检测的多类别票据图像分类方法。准确提取票据图像的框线特征,根据票据框线的拓扑结构建立起模板库;通过基于框线相关性的相似度模型,与标准模板库中模板的框线特征进行匹配,进而确定票据的分组类别。实际的票据分类实验证实了该方法的有效性和鲁棒性,为票据自动处理打下了坚实的基础。; 关键词票据分类直线检测相似性度量框线匹配; Keywords bill classification line detection comparability measurement line matching; 分类号 TP391.13 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名层次型金融票据图像分类方法被引量：6: 4; 作者殷绪成江世盛韩智刘昌平; 机构中国科学院自动化研究所文字识别工程中心汉王科技有限公司; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2005年第6期70-77,共8页; 基金国家863计划资助项目(2001AA114130); 文摘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; Keywords artificial intelligence pattern recognition financial document recognition form classification hierarchy; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料