机器学习；BP神经网络；发票识别；学习参考
在对发票原始图像进行了预处理的基础上，通过利用BP神经网络来进行机器学习以后，对发票进行自动识别读取，利用MATLAB进行仿真，并且对发票识别后的结果进行了统计分析，对文中所建立的模型成果进行了充分的论证。
描述了基于深度学习的发票图像信息识别算法的研究背景意义、深度学习、计算机视觉和文本检测识别国内外现状。然后提出了一种基于BP神经网络的发票图像信息识别算法，可以正确提取和识别自然场景中的增值税发票图像中的信息，单区域的信息识别精度达到99.10%，平均信息识别精度达到96.20%。实现信息的自动识别、输入和记忆，节约清算人员和财务人员的时间，大幅提高办公效率，解决清算困难、时间紧张等问题
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