基于BP神经网络的通用机打发票字符的识别

• 作者: 向郑涛 张涛 董章 车凯 陈宇峰
• 来源期刊: 湖北汽车工业学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 字符识别 BP神经网络 图像预处理 HOG特征
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 电子信息工程
• 页码范围: 54-57
• 页数: 4页
• 分类号: TP319
• 字数: 2756字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-5483.2018.02.012

摘要

针对通用机打发票字符提取效率低、工作量大的特点,结合BP神经网络设计了一套通用机打发票识别系统.系统主要由图像获取部分和图像处理部分组成,图像获取部分以硬件为主,包括相机、镜头、光源、载物平台;图像处理部分将采集的图片进行预处理,提取出字符的HOG特征,并通过BP神经网络进行训练与识别.实验结果表明:系统鲁棒性好,识别率达到96.9%,能有效完成通用机打发票字符的提取.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈宇峰	湖北汽车工业学院电气与信息工程学院	44	198	7.0	13.0
2	向郑涛	湖北汽车工业学院电气与信息工程学院	27	148	6.0	11.0
3	张涛	湖北汽车工业学院电气与信息工程学院	19	109	6.0	10.0
4	车凯	湖北汽车工业学院电气与信息工程学院	8	15	2.0	3.0
5	董章	湖北汽车工业学院电气与信息工程学院	3	4	2.0	2.0