基于HOG特征的财务报表图像识别
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%。
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