《电子技术应用》
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基于漫水填充算法的中文印章识别方法
2022年电子技术应用第11期
张 祥1,秦 毅1,董志诚2,黄琦麟1,利 节1
1.重庆科技学院 智能技术与工程学院,重庆401331;2.西藏大学 信息科学技术学院,西藏 拉萨850000
摘要: 印章识别是智能化办公中必不可少的一环,现阶段的印章识别方法是将扫描后的电子文档直接输入神经网络模型中进行识别,面临着无法准确定位印章位置、弯曲文本识别准确率低等问题。针对上述问题,提出了一种高效的中文印章文本识别方法,该方法使用漫水填充算法处理灰度图像进行印章图像特征增强,保证了中文印章检测精度,同时引入了极坐标转换操作以确保文本特征完整性。为了评估本文方法的有效性,在现有的文本识别网络模型进行了多组对比实验。经实验表明,已有的网络模型融合该方法所提取的文本特征均表现出优异的识别结果。
中图分类号: TP183
文献标识码: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.223130
中文引用格式: 张祥,秦毅,董志诚,等. 基于漫水填充算法的中文印章识别方法[J].电子技术应用,2022,48(11):2-6,12.
英文引用格式: Zhang Xiang,Qin Yi,Dong Zhicheng,et al. Chinese seal recognition method based on flood filling algorithm[J]. Application of Electronic Technique,2022,48(11):2-6,12.
Chinese seal recognition method based on flood filling algorithm
Zhang Xiang1,Qin Yi1,Dong Zhicheng2,Huang Qilin1,Li Jie1
1.School of Intelligent Technology and Engineering,Chongqing University of Science and Technology,Chongqing 401331,China; 2.School of Information Science and Technology,Tibet University,Lhasa 850000,China
Abstract: Seal recognition is an indispensable part of the intelligent office. The current stage of seal recognition method is to directly input the scanned electronic documents into the neural network model for identification, facing the problems of unable to accurately locate the position of the seal, low accuracy of bending text recognition. Aiming at the above problems, this paper proposes an efficient stamp text recognition method, which uses the diffuse water filling algorithm to process the grayscale image for seal image feature enhancement, which ensures the accuracy of Chinese seal detection, and introduces the polar coordinate conversion operation to ensure the integrity of text features. In order to evaluate the effectiveness of the proposed method, multiple sets of comparative experiments were carried out in the existing and other network models. Experimental results show that the existing network model fused the text features extracted by the method shows excellent recognition results.
Key words : flooded fill;feature enhancements;seal image excision;seal text recognition

0 引言

    印章作为一种具有法律效力的工具,广泛应用于政府文件、法律文件等各领域发布的文件中。印章可能存在模糊、褶皱等特征,这对基于深度学习的印章识别方法具有极大困难,该方法需要构建网络结构、制作印章数据集以及训练网络模型等多个步骤。此方法存在一定的局限性,受网络模型的不可解释性以及参数权重多等因素的影响,该方法检测效果不好,时间周期长,鲁棒性差,所以不适合对印章的检测。

    随着计算机视觉的发展,印章识别技术越来越受到人们重视。姚敏[1]等人利用SIFT描述子对尺度、旋转、亮度具有不变性的特点,采用SIFT算法实现印章图像的粗匹配,再通过RANSAC算法根据一组包含异常数据的数据集计算数学模型参数,从而达到印章的精确定位。马丽霞[2]等人通过对已切除印章图像进行去噪、二值化、边缘提取等图像预处理操作,对污染而残缺的部分进行了修复,实现了去除具有噪声、划痕、孔洞的印章图像背景。肖进胜[3]等人通过对印章图像的颜色空间的转换,利用带角度信息的联结文本提议网络结合贝塞尔文本区域实现了对印章区域的准确检测。赵勇涛[4]等人对采集的印章图像构建HIS彩色模型,通过提取红色分量的方法将印章分离出来,然后进行二值化、填充、去噪得到预处理图像。该方法的优点是速度快,能够实时处理请求。蔡亮[5]等人提出了基于外轮廓骨架线套位法,通过获取不同印泥的形状特征,实现了不同类型印章的快速检测方法。




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作者信息:

张  祥1,秦  毅1,董志诚2,黄琦麟1,利  节1

(1.重庆科技学院 智能技术与工程学院,重庆401331;2.西藏大学 信息科学技术学院,西藏 拉萨850000)




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