基于PaddleOCR与Style-Text的金融票据手写体文本识别  

作　　者：张辉煌 王鸿硕 

机构地区：[1]珠海科技学院,广东珠海519041

出　　处：《科技创新与应用》2024年第30期68-71,共4页Technology Innovation and Application

基　　金：广东省科技创新战略专项资金立项项目(pdjh2022b0720)。

摘　　要：该文提出一种基于PaddleOCR框架的金融票据手写体文本识别方法,通过引入基于生成对抗网络(GAN)的数据合成工具Style-Text,增强模型对不同背景文本的识别能力。在真实的金融票据数据集上进行的实验表明,该方法在处理复杂文本和低质量图像方面表现出显著的优势,证明其在金融票据手写体文本识别中的有效性和实用性。This paper proposes a handwritten text recognition method for financial bills based on the PaddleOCR framework.By introducing Style-Text,a data synthesis tool based on Generative Adversarial Network(GAN),it enhances the model's ability to recognize texts in different backgrounds.Experiments on real financial bill datasets show that this method has significant advantages in processing complex texts and low-quality images,proving its effectiveness and practicality in handwritten text recognition of financial bills.

关 键 词：金融票据识别 PaddleOCR 数据合成 手写体 文本识别 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]