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文檔簡介
1、近幾年來,無論是國有商業(yè)銀行,還是股份制商業(yè)銀行,對銀行業(yè)務電子化處理都給予了前所未有的重視,電子化集中處理成為各銀行建設的重要目標,實現對票據的電子化和自動化處理己成為銀行新業(yè)務增長的一個關鍵。因此金融票據自動處理系統(tǒng)以其較高的學術價值和應用價值越來越受到國內外眾多著名研究機構以及學者的廣泛重視。 對銀行票據的自動處理一般由以下幾個步驟組成:首先,把要處理的票據通過掃描儀、攝像機等輸入設備輸入到計算機中作為圖像數據儲存下來;其
2、次,對電腦中的票據圖像進行處理,識別票據類型;再次,在票據類型識別的基礎上,進行票據有效信息(包括打印體和手寫體)的定位和截取。在票據識別的基礎上,實現有效信息的定位是不難的,因為每種票據包含有效信息的區(qū)域在圖像中都有固定的位置。第四,識別截下區(qū)域中的有效信息并記錄入數據庫中。這些有效信息包括:用戶名、賬號、操作金額、操作員、日期等。在以上處理步驟中,票據類型的識別是十分關鍵的一步。 通過對圖像處理和模式識別相關理論和成果的研究
3、,本文提出了一個比較完整的票據類型識別系統(tǒng)模型,對票據類型識別流程中的關鍵模塊做了詳細的討論,并且給出了具體的實現方案。首先,通過圖像預處理使得票據的表格結構圖像與背景和字符圖像實現比較完美的二值分割,同時盡量修復表格框線的斷裂,這樣既可以減少圖像的像素位數,提高后面算法的處理速度,又可以減少圖像中無效的干擾信息,降低后面算法的實現復雜度;然后,在直線檢測的基礎上實現票據框線的矢量化,并通過細化、合并和修正使得矢量化的結果集合盡量小而精
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