神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別在金融票據(jù)特征識別中的應(yīng)用.pdf

1、現(xiàn)今,隨著經(jīng)濟的發(fā)展和金融業(yè)務(wù)的擴大,金融票據(jù)的自動識別成為銀行等金融行業(yè)信息化、電子化的一個重要課題.在銀行系統(tǒng)的各種業(yè)務(wù)中,各種票據(jù)被大量應(yīng)用.而這些票據(jù)以往都需要人進行處理.錄入的過程既慢而且容易出錯.銀行金融票據(jù)處理系統(tǒng)正是根據(jù)銀行業(yè)務(wù)處理的需要而提出來的.但是如何高速準確的將金融票據(jù)中的重要信息輸入計算機是一個技術(shù)難題.在票據(jù)的重要信息中,金額數(shù)字、客戶身份證數(shù)碼和客戶姓名是其中很重要的一部分.如果能使用計算機對其準確的識別,

2、無疑將大大提高整個處理系統(tǒng)的處理能力.該研究課題的主要目的旨在解決金融票據(jù)中金額數(shù)字、客戶身份證數(shù)碼和客戶姓名的自動識別問題.手寫體字符識別的重點與難點在于字符的特征提取與分類器的設(shè)計.針對金融票據(jù)上多為自由書寫的字符,其風格各異,不同的人有不同的書寫習慣,甚至同一個人所書寫的多個相同字符,字型上也可能存在相當大的差異等情況.該文在字符特征提取過程中,首先針對多種字符特征進行了實驗比較.通過比較,從中選擇了幾種性能穩(wěn)定且相互互補的字符結(jié)

3、構(gòu)和統(tǒng)計特征,并利用結(jié)構(gòu)特征對字符結(jié)構(gòu)較敏感、區(qū)分相似字的能力較強的特點和統(tǒng)計特征魯棒性強的特點,將幾種特征結(jié)合起來使用.針對金融票據(jù)對識別系統(tǒng)的性能要求比較高,不但要有比較高的識別率而且誤識率要比較低的特點.該文試圖將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別與字符特征提取相結(jié)合來解決這一問題.在識別階段,該文基于不同的網(wǎng)絡(luò)模型有其自身特點,利用多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成技術(shù),將選取的特征有機地綜合利用.針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對各種特征地良好適應(yīng)性,對數(shù)字字符的識別采用了一種基于改