【技术实现步骤摘要】
一种银行单据字符的识别方法及装置
[0001]本专利技术涉及字符图像识别
，特别是指一种银行单据字符的识别方法及装置
。
技术介绍
[0002]在银行业务场景中，各类银行单据字符的数字化处理与识别一直是业务自动化的关键问题
。
传统的基于模板匹配的对于复杂多变的银行单据字符识别效果较差
。
[0003]近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的发展，一些基于深度学习的字符识别方法取得了长足进步，但是直接应用到银行单据识别中，识别精度仍然存在问题
。
技术实现思路
[0004]本专利技术要解决的技术问题是提供一种银行单据字符的识别方法及装置，提高了银行单据字符中字符内容的识别准确率
。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：第一方面，一种银行单据字符的识别方法，所述方法包括：获取银行单据字符；对所述银行单据字符进行预处理，以得到预处理图像；对所述预处理图像进行轮廓提取，获取单据图像区域的轮廓；根据所述单据图像区域的轮廓，分割图...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种银行单据字符的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取银行单据字符，包括：获取银行业务中的字符图形样本；识别所述字符图形样本，以得到识别字符；对所述识别字符进行筛选，以得到筛选字符；对所述筛选字符进行格式化处理，以得到银行单据字符；识别所述字符图形样本具体包括：构建高斯核，其中，
x
，
y
为高斯核坐标，
σ
为高斯核标准差；计算高斯核权重矩阵，具体包括：设高斯核大小为
(2k+1)
×
(2k+1)
，中心坐标为
(0
，
0)
，计算高斯核每个坐标
(x
，
y)
的权重，构成高斯核权重矩阵
W
k
×
k
；通过对输入图像
I
的每个像素点
(i
，
j)
进行滤波，其中，为滤波后的图像，为输入图像在局部窗口内的像素值，为高斯核权重矩阵；
k
为半径，代表高斯核的大小；为输入图像
I
的像素坐标；为高斯核坐标，范围为
‑
k
至
k
；通过识别字符中的字符区域，其中，
I
x
，
I
y
为图像横纵向梯度，为字符区域；对所述银行单据字符进行预处理，以得到预处理图像；对所述预处理图像进行轮廓提取，获取单据图像区域的轮廓；根据所述单据图像区域的轮廓，分割图像，获得包含单个字符的图形；对每个分割后的单个字符进行特征识别，以获得特征字符；根据所述特征字符，将所述单个字符分为不同的区域；对每个区域进行识别，以得到区域识别结果；将每个区域识别结果进行融合，判断出单个字符识别结果；根据所有单个字符识别结果，构建出完整的字符图像内容
。2.
根据权利要求1所述的银行单据字符的识别方法，其特征在于，对所述银行单据字符进行预处理，以得到预处理图像，包括：对所述银行单据字符进行处理，以获得字符图像；将所述字符图像进行处理，以获得灰度图像；对所述灰度图像进行噪声过滤，以得到第一图像；调整所述第一图像的大小，并进行倾斜校正，以得到第二图像；对所述第二图像使用全局阈值方法进行处理，得到二值图像；对所述二值图像进行处理，以得到预处理图像
。3.
根据权利要求2所述的银行单据字符的识别方法，其特征在于，对所述预处理图像进行轮廓提取，获取单据图像区域的轮廓，包括：提取所述预处理图像的边缘；根据预处理图像的边缘，从任意起点开始，沿着边缘轮廓遍历直到返回起点，以生成封闭的边缘轮廓；计算每个边缘轮廓的面积，通过预设的阈值对所述轮廓进行筛选，以得到筛选轮廓；根据筛选轮廓的高度
、
宽度比例去除非字符的形状轮廓；根据轮廓的位置关系，将轮廓分组，每个组表示一个字符区域；计算每个字符区域的外接矩形，作为最后提取的字符轮廓区域
。4.
根据权利要求3所述的银行单据字符的识别方法，其特征在于，根据所述单据图像区
域的轮廓，分割图像，获得包含单个字符的图形，包括：获取字符轮廓区域的轮廓坐标；根据所述轮廓坐标，在所述单据图像上标注出每个字符区域的外接矩形框；在每个矩形框内按行逐个分割出含单个字符的图形；计算每个分割字符图像的大小；对分割出的字符图像进行缩放到相...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈超，杨婧，于中宝，
申请(专利权)人：上海银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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