作者：
張翔1， 秦毅1， 董志成2， 黃麒麟1， 李傑1
作者單位：
1.重慶理工大學智慧型技術與工程學院，重慶401331;
2.資訊科學與技術大學學院， 拉薩 850000）
總結：
印章識別是智慧型辦公不可或缺的一環，目前的印章識別方法是將掃瞄好的電子文件直接輸入到神經網路模型中進行識別，面臨著印章位置無法準確定位、曲面文字識別精度低等問題。 針對上述問題，該文提出一種高效的漢印文字識別方法，利用漫水填充演算法對灰度影象進行處理，用於印章影象特徵增強，保證漢印檢測的準確性，並引入極坐標轉換操作，保證文字特徵的完整性。 為了評估所提方法的有效性，對現有的文字識別網路模型進行了多組對比實驗。 實驗表明，現有網路模型融合了所提方法提取的文字特徵，並顯示出優異的識別效果。
介紹：
印章作為一種具有法律效力的工具，廣泛應用於**檔案、法律檔案等各個領域簽發的檔案。 海豹可能具有模糊、褶皺等特徵，這使得基於深度學習的海豹識別方法難度極大，需要構建網路結構、製作海豹資料集、訓練網路模型等多個步驟。 該方法有一定的侷限性，受網路模型不可解釋性和引數權重大等因素的影響，該方法檢測效果不好，時間周期長，魯棒性差，因此不適合海豹的檢測。
隨著計算機視覺的發展，印章識別技術越來越受到人們的關注。 姚敏等[1]利用SIFT描述符具有尺度、旋轉度和亮度不變的特點，利用SIFT演算法實現海豹影象的粗匹配，再利用RANSAC演算法根據一組包含異常資料的資料集計算數學模型引數，從而實現海豹的準確定位。 馬麗霞等[2]通過對切除的印章影象進行去噪、二值化、邊緣提取等影象預處理操作，對被汙染和不完整的部分進行了修復，實現了印章影象背景的去除，有噪點、劃痕、有孔。 Xiao Jinsheng等[3]通過轉換印章影象的色彩空間，利用角度資訊結合貝塞爾文字區域的連線文字建議網路，實現了對印章區域的準確檢測。 趙永濤等[4]對採集到的海豹影象構建了HIS顏色模型，通過提取紅色成分對海豹進行分離，然後進行二值化、填充和去噪，得到預處理後的影象。 這種方法的優點是速度快，能夠實時處理請求。 蔡亮等[5]提出了一種基於外輪廓骨架線巢狀法的方法，通過獲取不同油墨的形狀特徵，實現對不同型別印章的快速檢測方法。
文章**：《電子技術應用》雜誌10月刊，**pdf
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