基于深度学习的财务票据智能识别系统
机器学习
2020-10-30 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
面对财务票据（或账单、发票等）发放量的快速增长，传统的人工发票报销和财务会计系统给财务人员带来了日益沉重的负担并消耗过多人力。为解决此问题，我们提出了一种财务票据智能识别系统迭代自学习框架（FFTRS），其可支持算法模型的快速迭代更新与可扩展性，而这正是实用财务会计系统的基本要求。此外，我们设计了一个简洁高效的财务票据快速检测网络（FTFDNet）并设计了财务票据智能数据仓库，以增强其效率与性能。目前，该系统可识别194种财务票据，并具备自动迭代优化机制，这意味着随着应用时间增加，系统支持的票据种类将持续增多，识别准确率也将持续提升。实验结果表明，该系统平均识别准确率为97.07%，单张票据平均运行时间为175.67ms。该系统的实用价值已在商业应用中得到验证，为深度学习技术在财务会计工作中的应用做出了有益尝试。
引用
@article{arxiv.2010.15356,
title = {Financial ticket intelligent recognition system based on deep learning},
author = {Fukang Tian and Haiyu Wu and Bo Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.15356},
year = {2020}
}