在财务领域，纸质报表向电子报表的转换需要大量的人工和时间成本。本文探究了纸质财务报表的自动识别过程，通过预处理、表头和表格区域的分割提取、单元格分割、字符提取与识别、表格还原等过程实现报表图片的转换，在实现报表信息便捷存储和查询的同时，也克服了人工录入的低效率、高成本等缺点。实验结果表明，该算法能有效实现图像的倾斜校正，且无需设置提示框限定拍摄范围；能有效分割表格格式的字符，其准确率为99.3%，无需手动框选待识别字符；字符识别准确率为93.7%，其中数字识别的准确率为97.8%，总体字符识别准确率相较Tesseract提升了8.1%。

该部分涉及特征变量编码、特征相关性分析、训练集测试集拆分、PCA主成分分析、自动化特征选择及K-means聚类分析。

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数学深度学习的特征分析

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一、特征值和特征向量的概念

FFT单边谱双边谱特征提取及信号重构MATLAB程序。 内含FFT两种频谱图画法，可直接用于FFT分析， 可用于特征提取，选择频带进行IFFT重构信号， 已经封装成函数，只需要原始信号和采样频率即可进行FFT分析。

针对目前变电站二次保护压板仍多由人工进行位置读取和核对操作，存在误操作风险且制约着智能化水平提升的问题，提出了一种基于图像处理与形态特征分析的智能变电站保护压板状态识别方法。该方法首先对移动终端采集到的屏柜图像进行图像处理，将其转化为包含有效压板区域和背景干扰区域的二值图，进而采用8连通的方式进行连通区域提取并对所有区域进行形态特征分析，再依据形态特征从中提取出有效压板区域，最后依据有效压板区域方向角确定压板投退状态，同时结合各区域的重心确定屏柜上的有效压板顺序，进而得到表征屏柜压板投退状态的标识序列。不同场景和分辨率下的保护压板状态识别实例结果表明，所提方法具有较好的适用性。

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