基于OCR的文檔圖片檢測與信息提取系統(tǒng)的研究.pdf

1、科技的發(fā)展使信息處理方式突飛猛進，“信息資料電子化”的潮流吸引著各行各業(yè)的加入?；贠ptical Character Recognition(OCR)的文檔圖片識別因速度塊、識別從而準確越來越備受各大企業(yè)、黨政機關(guān)的青睞。與傳統(tǒng)的手工錄入模式相比較，OCR的智能信息錄入具備強大的優(yōu)勢，速度方面OCR識別也遠快于手工錄入模式，不僅使大批人力資源得到節(jié)省，資源配置得到優(yōu)化，還使人員從繁瑣的機械式工作中解脫出來，而去專注愈加有需要的工作上。

2、OCR技術(shù)由于在數(shù)據(jù)收集計劃方面可以為用戶提供低成本、高效率，所以可以有力的支持業(yè)務(wù)快速發(fā)展。因此，大量的圖片自動識別系統(tǒng)及APP軟件應運而生。例如身份證的識別、票據(jù)的自動識別、車牌的自動識別。在此類產(chǎn)品中，都是固定了某種識別對象用特定的識別程序去識別。顯然，當用戶識別多個文檔圖像對象時，這種單處理對象模式將顯得很棘手，因此，有必要開發(fā)一種能針對一般的文檔圖片，由程序自動判別文檔類型，以及對信息進行提取的系統(tǒng)。
　　基于上述的需求

3、，本文提出一種基于OCR的多種文檔圖片識別系統(tǒng)。其中包括論文首頁的圖片、公文圖片、名片圖片等文檔圖片。該系統(tǒng)可以自動對輸入的圖片進行判別識別，并提取圖片信息。本文主要從圖片預處理、文檔圖片檢測、版式分析及信息提取三個模塊來描述提出的系統(tǒng)。圖片預處理中的椒鹽去噪是本系統(tǒng)的重要創(chuàng)新點之一，通過比較近幾年各大期刊發(fā)表的相關(guān)論文，本文提出的椒鹽去噪無論在高噪聲還是低噪聲，都有較好的效果。其次在圖片的傾斜矯正方面，本文基于投影的改進算法在確保精度