[发明专利]一种污损发票识别方法

权利要求书

1.一种污损发票识别方法，包括以下步骤：

步骤1，获得并预处理破损发票数据集；

步骤2，处理破损发票数据集的不平衡问题，设计对抗神经网络模型，对数据集中少量的一方进行训练，然后利用训练好的生成网络生成与训练数据服从近似分布的新样本；

步骤3，搭建卷积神经网络经典网络模型AlexNet作为特征提取器；

步骤4，在AlexNet网络的第四层卷积层后增加一层通道洗牌卷积层；

步骤5，在AlexNet网络第三层卷积层和第四层卷积层之间增加一个1×1卷积；

步骤6，在AlexNet网络第一层卷积层和池化层之后加入SE模块进行特征通道的权重分配，提取更有用的特征，提高网络正确率；

步骤7，训练：用扩充后的发票数据集作为样本库训练改进的AlexNet网络，设置3500个epoch，直至训练准确率稳定；

步骤8，预测：针对训练好的在AlexNet网络模型，在新的未知图像做预测。

2.根据权利要求1所述污损发票识别方法，其特征在于一种改进的AlexNet的不平衡小样本污损发票识别方法，所述步骤1中，收集若干张有污损的发票，首先将发票字符串图像作为下一步待切割的图像，将发票的信息区域进行切割和提取，获取到发票上的关键信息，包括纳税人识别号、发票号码、发票校验码、税额、税率、金额、数量、单价，所述金额包括数字和汉字。

3.根据权利要求1所述污损发票识别方法，其特征在于，所述步骤2中，包括分别设计DCGAN对抗生成网络中的生成网络结构、判别网络结构和训练过程中迭代次数、损失函数和优化参数的方法。