金融票據(jù)識別系統(tǒng)的應(yīng)用研究的開題報告

金融票據(jù)識別系統(tǒng)的應(yīng)用研究的開題報告一、研究背景隨著金融業(yè)的發(fā)展，票據(jù)作為金融交易中重要的結(jié)算工具，扮演著不可忽視的角色。而在金融業(yè)的數(shù)字化進程中，票據(jù)的自動化處理、識別和保存變得越來越重要。對于金融機構(gòu)而言，建立一個金融票據(jù)識別系統(tǒng)，可大大提高金融交易的效率和準確性，降低人工處理帶來的誤差，使金融業(yè)機構(gòu)更加智能化和高效化。二、研究目的本研究旨在建立一種基于深度學(xué)習(xí)的金融票據(jù)識別系統(tǒng)，利用計算機視覺技術(shù)對金融票據(jù)進行自動識別和分類，從而提高票據(jù)處理的效率和準確性，加快金融機構(gòu)數(shù)字化進程的步伐，為金融機構(gòu)和客戶提供更加便捷高效的服務(wù)。三、研究內(nèi)容和方法1、研究內(nèi)容：（1）研究各種金融票據(jù)的類型和特點，包括匯票、支票、銀行匯款單、承兌匯票等。（2）搜集和整理金融票據(jù)數(shù)據(jù)集，建立高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，并進行數(shù)據(jù)預(yù)處理、清洗和歸一化處理。（3）研究和應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，對金融票據(jù)進行自動識別和分類，實現(xiàn)高準確度的票據(jù)自動分類和識別。（4）建立金融票據(jù)分類和識別系統(tǒng)，并進行系統(tǒng)設(shè)計和實現(xiàn)。（5）對系統(tǒng)進行實驗和驗證，評估系統(tǒng)的準確度和穩(wěn)定性，并進行優(yōu)化和改進。2、研究方法：（1）數(shù)據(jù)搜集和整理：通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲等手段，搜集和整理各種金融票據(jù)數(shù)據(jù)集，包括票據(jù)的類型、樣本數(shù)、票據(jù)背景、尺寸、光照條件等。（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理和歸一化：對數(shù)據(jù)進行去噪、歸一化、色彩空間轉(zhuǎn)換等預(yù)處理操作，提高算法的魯棒性和泛化能力。（3）深度學(xué)習(xí)算法：選取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法，對金融票據(jù)進行自動分類和識別。（4）系統(tǒng)設(shè)計和實現(xiàn)：根據(jù)深度學(xué)習(xí)算法的模型，在Python等編程語言中實現(xiàn)金融票據(jù)識別系統(tǒng)，并實現(xiàn)票據(jù)自動的分類、識別、保存等功能。（5）實驗和驗證：利用搜集的金融票據(jù)數(shù)據(jù)集，對系統(tǒng)進行實驗和驗證，評估系統(tǒng)的準確度和穩(wěn)定性。四、研究意義本研究的結(jié)果將具有一定的理論和實際意義：（1）提高金融機構(gòu)的工作效率和準確性，降低人工處理帶來的誤差。（2）推動金融機構(gòu)數(shù)字化進程的步伐，使金融機構(gòu)更加智能化和高效化。（3）為金融機構(gòu)和客戶提供更加便捷高效的服務(wù)，實現(xiàn)金融業(yè)的升級和優(yōu)化。（4）推動深度學(xué)習(xí)及計算機視覺技術(shù)在實際應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用。五、研究進度安排第一階段（2019年12月-2020年3月）：完成研究背景和研究目的的闡述。搜集和整理金融票據(jù)的樣本數(shù)據(jù)集，并進行數(shù)據(jù)預(yù)處理和歸一化。第二階段（2020年4月-2020年7月）：研究和應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法，對金融票據(jù)進行自動分類和識別。建立金融票據(jù)分類和識別的模型。第三階段（2020年8月-2020年11月）：建立金融票證明識別系統(tǒng)，并進行系統(tǒng)測試和優(yōu)化。論文撰寫和論文答辯準備。六、參考文獻[1]X.LiuandK.Nomura.Adeeplearningapproachtomachinereadablezoneextractionandrecognitionfrompassports.InternationalConferenceonDocumentAnalysisandRecognition,2017:1214–1219.[2]A.Samad,M.Y.Arafat,A.MahmoodandE.Ahmed.Automatedchequerecognitionusingimagesegmentationandregionproperties.InternationalConferenceonComputerandCommunicationEngineering,2010:1–6.[3]M.LiuandW.Peng.Researchonchequerecognitionalgorithmbasedonimageprocessing.InternationalConferenceonComputationalIntelligenceandSecurity,2011:157–161.[4]T.Xue,J.LiandF.Zou.Researchonchequerecognitionalgorithmbasedonadaptivethresholdandmorphologicalprocessing.InternationalConferenceonWirelessCommunications,NetworkingandInformationSecurity,2011:910–913.[5]L.WenandW.Li.ResearchonOCRrecognitiontechnolo