《電子技術應用》
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基于漫水填充算法的中文印章識別方法
2022年電子技術應用第11期
張 祥1，秦 毅1，董志誠2，黃琦麟1，利 節(jié)1
1.重慶科技學院 智能技術與工程學院，重慶401331；2.西藏大學 信息科學技術學院，西藏 拉薩850000
摘要： 印章識別是智能化辦公中必不可少的一環(huán)，現(xiàn)階段的印章識別方法是將掃描后的電子文檔直接輸入神經網絡模型中進行識別，面臨著無法準確定位印章位置、彎曲文本識別準確率低等問題。針對上述問題，提出了一種高效的中文印章文本識別方法，該方法使用漫水填充算法處理灰度圖像進行印章圖像特征增強，保證了中文印章檢測精度，同時引入了極坐標轉換操作以確保文本特征完整性。為了評估本文方法的有效性，在現(xiàn)有的文本識別網絡模型進行了多組對比實驗。經實驗表明，已有的網絡模型融合該方法所提取的文本特征均表現(xiàn)出優(yōu)異的識別結果。
中圖分類號： TP183
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.223130
中文引用格式： 張祥，秦毅，董志誠，等. 基于漫水填充算法的中文印章識別方法[J].電子技術應用，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

    印章作為一種具有法律效力的工具，廣泛應用于政府文件、法律文件等各領域發(fā)布的文件中。印章可能存在模糊、褶皺等特征，這對基于深度學習的印章識別方法具有極大困難，該方法需要構建網絡結構、制作印章數(shù)據集以及訓練網絡模型等多個步驟。此方法存在一定的局限性，受網絡模型的不可解釋性以及參數(shù)權重多等因素的影響，該方法檢測效果不好，時間周期長，魯棒性差，所以不適合對印章的檢測。

    隨著計算機視覺的發(fā)展，印章識別技術越來越受到人們重視。姚敏[1]等人利用SIFT描述子對尺度、旋轉、亮度具有不變性的特點，采用SIFT算法實現(xiàn)印章圖像的粗匹配，再通過RANSAC算法根據一組包含異常數(shù)據的數(shù)據集計算數(shù)學模型參數(shù)，從而達到印章的精確定位。馬麗霞[2]等人通過對已切除印章圖像進行去噪、二值化、邊緣提取等圖像預處理操作，對污染而殘缺的部分進行了修復，實現(xiàn)了去除具有噪聲、劃痕、孔洞的印章圖像背景。肖進勝[3]等人通過對印章圖像的顏色空間的轉換，利用帶角度信息的聯(lián)結文本提議網絡結合貝塞爾文本區(qū)域實現(xiàn)了對印章區(qū)域的準確檢測。趙勇濤[4]等人對采集的印章圖像構建HIS彩色模型，通過提取紅色分量的方法將印章分離出來，然后進行二值化、填充、去噪得到預處理圖像。該方法的優(yōu)點是速度快，能夠實時處理請求。蔡亮[5]等人提出了基于外輪廓骨架線套位法，通過獲取不同印泥的形狀特征，實現(xiàn)了不同類型印章的快速檢測方法。




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作者信息：

張  祥1，秦  毅1，董志誠2，黃琦麟1，利  節(jié)1

(1.重慶科技學院 智能技術與工程學院，重慶401331；2.西藏大學 信息科學技術學院，西藏 拉薩850000)




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