1、“.....模型设计及开发般情况下，通过技术进行图形字符识别的基本流程可分为步，如图所示。基于深度学习的表格类型工单识别设计与实现论文原稿。现状学报，高学，王有旺基于和随机弹性形变的相似手写汉字识别华南理工大学学报，。表格字符识别的核心技术就是表格内字符的提取及识别。目前人们对表格文档类的自动识别系统的研究主要面向邮编识别票据识别考试成绩识别等应用领域，虽然表格文档类自动识别已经有定研究，但是由于表格多样性复杂性加上印基于深度学习的表格类型工单识别设计与实现论文原稿机器辅助识别表单内容的能力。相比人工核查，速度快，效率高，误差低，亦可推广至其他行业，有较好的应用价值。参考文献王科俊......”。

2、“.....于伯峰印刷体中文文档中表格和汉字的识判断臵信度的值，值越大其识别结果的可靠性越高，这里取阈值为，如果大于，则判断识别结果正确，否则。图像识别后输出结果存在在数据库中，其响应参数设计如表所示。模型应用目前该模型已应用在广州供电局稽查业务中，对业务扫描件拍照件进行合规性检查，提取各种表单数据中的关键信息，并与营销系统中些像素范围对应的字符。表格字符的识别，字符分割的处理很关键，为保证分割结果的准确性，在分割过程中嵌入了个识别神经网络计算其广义臵信度其次，再利用统的算法来反求出臵信度。根据当多层前向神经网络在使用均方误差或库尔贝克鉴别熵做代价函数时......”。

3、“.....假设是依据上述过程的设计，对图的基本流程做优化，得到表格的后期识别流程，如图所示。根据上述流程，表格识别过程设计如下对图片做值化处理，腐蚀和膨胀后得到表格线。这里利用里面的形态学函数完整的识别出图片中的表格。由表格线获取单元格交点坐标，按坐标把表格分割为多个单元格图片。对图片文字时的信息，但快速准确核查信息也变得更加困难。特别是信息系统中上传的各类扫描件证照等附件，相比较传统的人工查阅核查方式效率低，易错漏的情况，采用基于深度学习的机器识别模型则可从海量附件数据中检索并返回给用户需要核查的信息。机器辅助的新方式，提高了工作效率，降低了错漏率。在初期识别时，先从图象图形学学会......”。

4、“.....马然基于深度学习的自然场景文本识别系统的设计与实现长春吉林大学，吴畏，丁茂祥，郝红卫通用票据识别系统中的字符切分方法计算机工程与设计，刘晓春基于深度学习的手写体图像分类识别研究江西通信科技，高学，金性检查，提取各种表单数据中的关键信息，并与营销系统中录入的数据做致性比对。通过使用，机器识别相比人工识别，效率提升至少倍以上，印刷手写表单混合字符识别的准确率可达到以上。结语本文以电力行业为例，针对业务办理人员面对海量的表单扫描件拍照件的信息收集核查需求，基于深度学习，研究了种印刷手写时，其输出的期望值是各个类别的后验概率。假设是类对应的神经网络的输出，则分类判决时可以取最大输出对应的分类，在种程度上输出的最大可以作为臵信度......”。

5、“.....却忽略了其他的输出值，用这种方法会产生误识。所以这里利用最大值和次大值的差值比作为臵信度。先把的输出值做排序，基于深度学习的表格类型工单识别设计与实现论文原稿格中找到相匹配的表格模板，如找到，则直接進行字符图像的提取，如未找到，则将表格信息加入表格模板，再提取字符图像，分割细化归化处理，得到正规的单个字符后进行特征提取然后送入已经训练好的神经网络去进行识别。识别后根据识别结果提取单元格字符串的整体特征，训练整体识别的神经网络。到正规的单个字符后进行特征提取然后送入已经训练好的神经网络去进行识别。识别后根据识别结果提取单元格字符串的整体特征，训练整体识别的神经网络......”。

6、“.....信息系统的广泛应用，给企业带来更全面及格交点坐标，按坐标把表格分割为多个单元格图片。对图片文字做检测定位。基于框架，采用算法完成文本的检测定位，并使用提升文本检测效果。文本识别，输出结果。基于框架，采用算法完成文本识别过程，其中提取像素特征，文，尹俊勋，等种基于支持向量机的手写汉字识别方法电子学报，高学，王有旺基于和随机弹性形变的相似手写汉字识别华南理工大学学报，。在初期识别时，先从表格中找到相匹配的表格模板，如找到，则直接進行字符图像的提取，如未找到，则将表格信息加入表格模板，再提取字符图像，分割细化归化处理，合表单识别模型，经过模型验证和实际应用，较好的实现了机器辅助识别表单内容的能力。相比人工核查，速度快......”。

7、“.....误差低，亦可推广至其他行业，有较好的应用价值。参考文献王科俊，陈卉印刷体中文文档识别系统的研究北京图像图形学学会图像图形技术研究与应用第届图像图形技术与应用学术会议论文集北京得到最大值，次大值为，则臵信度为判断臵信度的值，值越大其识别结果的可靠性越高，这里取阈值为，如果大于，则判断识别结果正确，否则。图像识别后输出结果存在在数据库中，其响应参数设计如表所示。模型应用目前该模型已应用在广州供电局稽查业务中，对业务扫描件拍照件进行合取时序特征，由于手写字符的随机性，可以使用确定哪些像素范围对应的字符。表格字符的识别，字符分割的处理很关键，为保证分割结果的准确性，在分割过程中嵌入了个识别神经网络计算其广义臵信度其次......”。

8、“.....根据当多层前向神经网络在使用均方误差或库尔贝克鉴别熵做代价函基于深度学习的表格类型工单识别设计与实现论文原稿。基于深度学习的表格类型工单识别设计与实现论文原稿。依据上述过程的设计，对图的基本流程做优化，得到表格的后期识别流程，如图所示。根据上述流程，表格识别过程设计如下对图片做值化处理，腐蚀和膨胀后得到表格线。这里利用里面的形态学函数完整的识别出图片中的表格。由表格线获取单元分析表格的分析和字符识别在实际生活中有巨大的应用意义，已成为近年来图像处理应用的研究的热门。美国成立了个专门研究表格字符识别的机构，即国家标准及技术研究所，我国在表格字符处理领域起步较早，处于个较先进的水平层次，年，重庆大学就设计开发出型表格自动阅读机......”。

9、“.....都加大了字符识别正确率提高的难度，能够实用的系统却比较少，这方面的理论有待完善。基于深度学习的表格类型工单识别设计与实现论文原稿。现状及分析表格的分析和字符识别在实际生活中有巨大的应用意义，已成为近年来图像处理应用的研究的热门。美国成立了个专门研究研究哈尔滨哈尔滨工程大学，马然基于深度学习的自然场景文本识别系统的设计与实现长春吉林大学，吴畏，丁茂祥，郝红卫通用票据识别系统中的字符切分方法计算机工程与设计，刘晓春基于深度学习的手写体图像分类识别研究江西通信科技，高学，金连文，尹俊勋，等种基于支持向量机的手写汉字识别方法电入的数据做致性比对。通过使用，机器识别相比人工识别，效率提升至少倍以上......”。