深度学习驱动的票据图像文本精确定位研究

"这篇论文详细探讨了基于深度学习的票据图像文本定位研究，旨在提高财务人员在处理大量票据信息时的工作效率。作者姜典转和黄雅平来自北京交通大学计算机与信息技术学院。他们提出了一种名为DTDN（Dense Text Detection Network）的新颖网络结构，该结构针对票据图像中文本特征差、大小不一的问题，以及传统基于目标检测方法的文本框重叠和不紧密的问题进行了优化。" 在这篇论文中，研究人员首先关注的是票据图像中的文本定位挑战。这些票据可能包含购物、餐饮、交通等多种消费记录，而手动处理这些信息既耗时又容易出错。因此，自动化的文本定位和识别技术显得尤为重要。论文指出，文本定位算法的性能直接影响后续文本识别的准确性。 为了解决这些问题，论文提出了两个关键创新点。第一，引入了IoU（Intersection-over-Union）置信度损失函数，该函数评估了锚点框与真实文本框之间的重合程度，以及锚点框覆盖真实文本区域的程度。这有助于优化文本框的定位，减少重叠并提高包含文本的精确性。 第二，论文提出了一种新的样本选择策略——CMax-OMin，它能选择出与真实文本更为接近的正样本框，以提升神经网络的训练效果。通过这种策略，模型可以更好地学习到文本特征，从而提高定位的紧密度。 最后，为了进一步提升定位准确率，论文还在后处理阶段训练了一个边界框回归器。这个回归器可以在网络预测的基础上进行微调，使得文本框更加精确地包围文本内容。 实验结果显示，DTDN框架在处理票据图像上的密集文本分布时，仍然能够实现高精度的文本定位。这种方法对于自动化处理大量票据信息的系统具有很高的实用价值，能显著提高财务人员的工作效率，降低错误率，同时也为其他类似的文档处理任务提供了新的思路。 关键词涉及的领域包括票据图像文本定位、深度神经网络、目标检测、训练样本选择和边界框回归，这些技术都是当前计算机视觉和自然语言处理领域的热点。论文的分类号TP391则表明其属于计算机科学技术类的图书资料。