应用科学学报 ›› 2023, Vol. 41 ›› Issue (6): 1058-1067.doi: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.06.012
曹菁1, 陈康1, 齐宁1, 夏鹏程1, 邱渝2
收稿日期:2021-12-01
出版日期:2023-11-30
发布日期:2023-11-30
通信作者:
曹菁,工程师,研究方向为金融科技。E-mail:caojing103@126.com
E-mail:caojing103@126.com
CAO Jing1, CHEN Kang1, QI Ning1, XIA Pengcheng1, QIU Yu2
Received:2021-12-01
Online:2023-11-30
Published:2023-11-30
摘要: 本文基于OCR和图像检测技术设计并实现了一个解决盖章文书图像审核耗时、低效、准确率无保障问题的自动审核方法。具体包括三个部分:文字识别、印章识别和表格内容审核。其中文字识别部分包括带有角度的文本检测算法SegLink以及卷积递归神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN);印章识别部分包括印章识别与提取算法YOLOv3和印章内容识别方法——极坐标变换法;表格内容审核部分根据预设的规则对表格内容进行完备性和正确性检测。实验结果表明,该方法对此类盖章文书图像具有较高的审核准确率。
中图分类号:
曹菁, 陈康, 齐宁, 夏鹏程, 邱渝. 基于OCR和图像检测的盖章文书图像自动审核方法[J]. 应用科学学报, 2023, 41(6): 1058-1067.
CAO Jing, CHEN Kang, QI Ning, XIA Pengcheng, QIU Yu. Auto-Checking Stamped Document Image Based on OCR and Image Detection[J]. Journal of Applied Sciences, 2023, 41(6): 1058-1067.
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