[发明专利]基于人工智能的定额发票识别准确度评价方法及系统

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及基于人工智能的定额发票识别准确度评价方法及系统。该方法包括：采集定额发票的发票图像，在发票图像中提取发票包围框；在发票包围框内提取发票的文本信息，构成高维向量；对每两张发票图像对应的高维向量计算信息一致性，并依据信息一致性获取每两张发票图像之间的样本距离；根据样本距离将发票图像进行密度聚类，分为多个类别；获取每张发票图像与同类别其他发票图像之间的信息差异，进而得到该发票图像的容错率；依据每个类别的所有发票图像的容错率均值获取该类别的容错系数；根据每张发票图像对应的容错系数以及信息差异获取该发票图像的识别准确度。本发明实施例能够降低定额发票录入错误的概率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及基于人工智能的定额发票识别准确度评价方法及系统。

背景技术

发票是发生的成本、费用或收入的原始凭证。对于公司来讲，发票主要是公司做账的依据，同时也是缴税的费用凭证；而对于员工来讲，发票主要是用来报销的。

对于单位的定额发票需要定期统一录入审核，此时需要投入大量的人力物力，去进行原始票据的采集和信息录入工作，由于处理的发票数量较多，票据录入和管理工作繁重，既耗费人力，又耗费时间，出现了利用人工智能识别发票金额的方法。但是有些发票可能会保存时间较长，识别清晰度不尽相同，机器识别容易识别失误而录入错误信息，造成识别不准确。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于人工智能的定额发票识别准确度评价方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

第一方面，本发明一个实施例提供了一种基于人工智能的定额发票识别准确度评价方法，该方法包括以下步骤：

采集定额发票的发票图像，在所述发票图像中提取发票包围框；在所述发票包围框内提取发票的文本信息，构成高维向量；

对每两张所述发票图像对应的所述高维向量计算信息一致性，并依据所述信息一致性获取每两张发票图像之间的样本距离；根据所述样本距离将所述发票图像进行密度聚类，分为多个类别；

获取每张发票图像与同类别其他发票图像之间的信息差异，进而得到该发票图像的容错率；依据每个类别的所有发票图像的容错率均值获取该类别的容错系数；

根据每张发票图像对应的容错系数以及所述信息差异获取该发票图像的识别准确度。

优选的，所述高维向量的构建过程为：

截取所述发票包围框的区域，对其进行扫描，得到发票图像中各个关键参数的内容，构成所述高维向量；所述关键参数至少包括发票尺寸、发票类型、发票代码和金额。

优选的，所述发票尺寸的获取过程为：

根据所述发票包围框的区域在所述发票图像中的面积占比以及图像采集参数获取所述发票尺寸。

优选的，所述信息一致性的获取过程为：

预设高维向量中每个元素的损失权重，利用孪生网络获取两个所述高维向量之间的损失值，根据每两个高维向量的余弦相似度以及所述损失值计算所述信息一致性。

优选的，所述样本距离的获取过程为：

依据所述信息一致的倒数计算所述样本距离；所述样本距离与所述信息一致性呈负相关关系。

优选的，所述信息差异的获取过程为：

分别计算每张发票图像与同类别其他发票图像对应的高维向量之间的余弦相似度，根据所述余弦相似度得到对应的差异度，将所述差异度求和作为所述信息差异。

优选的，所述容错系数的获取过程为：

获取每个类别中所有发票图像的容错率均值，以所述容错率均值在所有类别中的数值占比作为该类别的所述容错系数。