用于销售小票自动识别的深度学习

通常而言，数据分析如今对企业已不可或缺。扫描文档分析带来了由纸张损毁与扫描质量引入的额外挑战。在工业背景下，本工作聚焦于销售小票的自动理解，其可获取关键且准确的消费统计。给定以智能手机获取的图像，所提工作主要聚焦于完整工具链的初始步骤，旨在以尽可能高的置信度提供诸如商店品牌、购买产品及相关价格等基本的信息。为获得此高置信度水平，即便扫描未完美受控，我们提出一种双重校验处理工具链，一方面使用深度卷积神经网络（DCNNs），另一方面使用更经典的图像与文本处理。本工作的新颖性在于此双重校验处理以及将 DCNNs 联合用于不同应用与文本分析。