【A409】基于Tensorflow卷积神经网络金融票据识别

文件编号：A409

文件大小：45M

开发环境：Python3.7、Tensorflow、Pycharm2020

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简要概述：基于Tensorflow卷积神经网络金融票据识别，

金融票据单中常有很多的手写数字, 对于这些手写数字只能依靠人工识别输入计算机, 费时费力. 因此我们利用了卷积神经网络技术(CNN), 用训练好的模型对预处理后的金融票据中的数字进行识别. 这样就不需要人工识别手写数据, 再录入计算机. 这个技术不仅实用, 更具备一定的商业意义.

为什么要用卷积神经网络(CNN)进行识别呢?

实际测试中, 经过训练的卷积神经网络对于单个手写数字的识别成功率为98.08%, 对于n位数字串的识别率为98.08%^n. 具备非常高的的精确性和鲁棒性. 而不使用卷积神经网络对于单个手写数字进行识别的成功率仅为14.17%. 虽然有其他客观因素影响结果, 但是可以很清楚的发现使用了卷积神经网络识别技术后, 预测的准确率有了很大的提升.

因此, 我们决定使用卷积神经网络作为神经网络模型.

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远程协助：

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我们提供完整项目文件清单如下：

文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频