【摘 要】
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文字,作为一种传播信息的载体,其往往包含了丰富的同时也是人们需要的重要信息。自然场景文本识别就是检测识别自然场景中的文本实例,包括车牌、路牌和广告牌等,所以自然场景文本识别在日常生活中有着广泛的应用前景。本文的研究内容就是如何准确提取医疗票据图像中文本信息,从而保证后续文本识别的准确性。因为人工录入效率低、成本高,并且录入人员会因疲劳而导致出错,而如果能够使用场景文本检测算法通过机器完成录入票据信
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文字,作为一种传播信息的载体,其往往包含了丰富的同时也是人们需要的重要信息。自然场景文本识别就是检测识别自然场景中的文本实例,包括车牌、路牌和广告牌等,所以自然场景文本识别在日常生活中有着广泛的应用前景。本文的研究内容就是如何准确提取医疗票据图像中文本信息,从而保证后续文本识别的准确性。因为人工录入效率低、成本高,并且录入人员会因疲劳而导致出错,而如果能够使用场景文本检测算法通过机器完成录入票据信息的任务,就可以减轻人力负担且提升工作效率。为了解决医疗票据图像中文本检测的难点,本文在目前文本检测领域中最前沿的神经网络模型—渐进式尺度扩展网络（PSENet）的基础上,提出了一类新的解决方案—多类别渐进式尺度扩展网络（MPSENet）。MPSENet与PSENet的最大的区别在于,MPSENet将PSENet的输出由单类别输出改为多类别输出,这表明MPSENet不仅能够检测文本区域,还能根据文字的颜色字体特征将文本分类检测。本文之所以这样设计模型,是因为医疗票据中的文本可以划分为多种类别（包括印刷文字、印章文字等）,而且不同类别的文字会相互重叠覆盖,因此将这些文字分类检测就能很好的解决上述问题,而且后续处理中也可以将文本实例分类处理,能够降低后续处理的工作量和难度并且提升识别准确率。实验阶段,本文准备了两个中文文本检测数据集用于验证本文提出的方案的可行性,这两个数据集分别是人工合成的自然场景文本检测数据集和我们自己收集标注的医疗票据数据集。最后实验结果表明,MPSENet模型在本文的医疗票据数据集上实现了F-measure为76.00%的检测效果,同时还对比了MPSENet与百度云、旷视科技的商用方案的检测结果,证明了MPSENet的检测效果一定程度上优于这些商用方案的检测效果。
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