[发明专利]一种基于票据模板的图片重构方法

权利要求书

1.一种基于票据模板的图片重构方法，其特征在于，包括有：

步骤一、构建、并训练一个票据文本嵌入网络，所述票据文本嵌入网络的输入是票据重构参数，输出是重构票据图片，票据文字嵌入网络的工作流程如下：从文字字典中随机获取票据模板图片上每个文本区域的填充文本，然后为每个文本区域生成一个以二进制表示、且与文本区域尺寸一致的文本掩码图片，所述文本掩码图片上填充有从文字字典中获取到的填充文本，且文本部分像素值设为1、背景部分像素值设为0，同时，按照每个文本区域的位置坐标，从票据模板图片中裁剪出每个文本区域所对应的文本背景图片，分别将每个文本区域的文本掩码图片和文本背景图片合成一个文本重构图片，最后将所有合成得到的文本重构图片按照文本区域的位置坐标再贴回票据模板图片中，处理后所得到的票据模板图片即是票据文字嵌入网络输出的重构票据图片；

步骤二、用户设定票据重构参数和重构数量，将用户设定的票据重构参数输入训练后的票据文本嵌入网络中，并按用户选择的重构数量获得票据文本嵌入网络输出的重构票据图片。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括有：

基于对抗生成网络，分别构建、并训练一个合成网络和一个判别网络，其中，合成网络用于将每个文本区域的文本掩码图片和文本背景图片合成一个文本重构图片，判别网络用于计算文本重构图片属于真实图片的概率以判别真伪，其处理流程如下：先将每个文本区域的文本掩码图片和文本背景图片输入合成网络，由合成网络的卷积层对文本掩码图片和文本背景图片进行特征提取和融合，经过多步卷积和池化操作，并通过下采样和上采样提取图片深度特征，从而输出文本掩码图片和文本背景图片合成后的文本重构图片，然后再将合成网络输出的文本重构图片和文本的真实图片输入判别网络，判别网络通过卷积和池化操作，最后通过softmax层输出文本重构图片属于真实图片的概率，

步骤二中，票据文本嵌入网络采用合成网络，将每个文本区域的文本掩码图片和文本背景图片合成一个文本重构图片。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在合成网络和判别网络的每次训练过程中，训练损失定义成交叉熵损失和深度特征差异之和，深度特征差异L_F的计算公式如下：S(x)是文本区域x的文本重构图片，S^*(x)是文本区域x的文本真实图片，F(·)是判别网络中特征提取部分提取到的图片深度特征，D(·)是判别网络的输出。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤一中的票据重构参数包括有：票据模板图片，票据模板图片上用于填充文本的文本区域的坐标位置，每个文本区域中的文字字体、字号、颜色、文字内容，

采用固定的票据模板来重构票据图片时，固定的票据模板包括：增值税发票、火车票、出租车发票、过路费发票和投票，预先对每种固定的票据模板图片分别编号，步骤二中，用户在设定票据重构参数时，输入所选择的固定票据模板图片编号，并由系统按照固定票据模板的规定标准，分别设定票据模板图片中每个文本区域的位置坐标、文字字体、字号、颜色、文字内容，

采用用户定义的新票据模板来重构票据图片时，步骤二中，用户设定的票据重构参数包括有：新增的票据模板图片、票据模板图片每个文本区域的位置坐标、每个文本区域中的文字字体、字号、颜色、文字内容。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对于用户定义的新票据模板，当票据文字嵌入网络从文字字典中随机获取票据模板图片上每个文本区域的填充文本后，还包括有：

将每个文本区域中的所有内容组按照设定的顺序和字体信息拼接成一个填充字符串，根据每个文本区域的字号宽度w和文本区域宽度width，计算每个文本区域一行能容纳的文字数量count：count＝width/w，然后从填充字符串的第一个字符开始算起，在填充字符串的每count个字符后的位置上插入一个换行符。