基于端到端序列方法的扫描发票抽象式信息提取（AIESI）
计算机视觉与模式识别
2020-09-15 v1
摘要
近期机器学习与深度学习的蓬勃发展使我们能够生成更高精度的 OCR 模型。光学字符识别（OCR）是从文档和扫描图像中提取文本的过程。为实现文档数据流转，我们关注付款方名称、总金额、地址等信息。提取的信息有助于全面洞察数据，可用于快速文档检索、数据库高效索引、数据分析等。利用 AIESI 可消除从扫描文档中人工提取关键参数的工作。扫描发票抽象式信息提取（AIESI）是从扫描小票中提取日期、总金额、付款方名称等信息的过程。本文提出一种改进方法，利用词级双向 LSTM（Word wise BiLSTM）融合发票的所有视觉与文本特征以提取关键发票参数。
引用
@article{arxiv.2009.05728,
title = {Abstractive Information Extraction from Scanned Invoices (AIESI) using End-to-end Sequential Approach},
author = {Shreeshiv Patel and Dvijesh Bhatt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.05728},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 7 images, to be published in upcoming relevant conference