【摘 要】
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贷款是银行等金融机构的主要业务之一,大额贷款通常需要贷款人做抵押,比如:车贷、房贷。贷款结清后,贷款人凭借贷款结清证明和相关材料可以去车管所或者房地产交易中心办理解押业务。随着技术的发展,伪造材料变为可能,为了确保材料的真实性,工作人员需要对相关材料进行验证。传统人工验证方式是通过查看证件、印章、签名、材料是否齐全等进行简单验证,这种方式无法准确识别伪造的材料。因此,银行等金融机构需要提供贷款结清
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贷款是银行等金融机构的主要业务之一,大额贷款通常需要贷款人做抵押,比如:车贷、房贷。贷款结清后,贷款人凭借贷款结清证明和相关材料可以去车管所或者房地产交易中心办理解押业务。随着技术的发展,伪造材料变为可能,为了确保材料的真实性,工作人员需要对相关材料进行验证。传统人工验证方式是通过查看证件、印章、签名、材料是否齐全等进行简单验证,这种方式无法准确识别伪造的材料。因此,银行等金融机构需要提供贷款结清证明数据验证的途径。在OCR技术的基础上,实现了贷款结清证明单数据检测与识别,并结合My SQL数据库进行数据查询比对实现了贷款结清证明单数据验证系统。车管所和房地产交易中心的工作人员在确定贷款结清证明单有盖章和签名后,即可通过网络对其进行数据验证,结合人工验证和网络数据验证即可确定其真伪,能够大大提高验证的准确率、有效识别伪造材料。本文主要工作如下:（1）图像预处理模块。通过对常用二值化方法的研究分析,提出了全局分割法（大津法）和局部分割法（Bernsen算法）相结合的方法;基于膨胀运算与腐蚀运算,设计并实现了图像中下划线消隐的方案。（2）文本提取模块。采用了基于CTPN的文本检测算法,并对其进行了改进。采用修改后的Inception替代VGG-16改进了传统CTPN的特征提取层,使其更加适合字符大小不一的手写字符的检测;通过改进文本拼接距离策略提高了对不同尺寸文字的自适应拼接能力;采用最小外接矩形作为文本框并结合倾斜校正,提高了对倾斜文本的定位能力;改进了NMS算法,使得文本框抑制更合理。通过对比实验,证明改进后的CTPN具有更好的文本检测效果。（3）字符识别模块采用了基于CRNN的端到端字符识别方法,并对其进行了改进。针对图像模糊问题,在输入端引入了基于全卷积神经网络的图像超分辨率处理;采用修改后的Dense Net替代VGG-16改进了CRNN的特征提取层,使得网络参数量更少;采用Bi GRU替代Bi LSTM使得网络计算量更小且更加易于训练,并通过SELU激活函数对GRU进行了改进。为了训练端到端字符识别网络,根据现有数据集CASIA-HWDB和mnist制作了适用于端到端字符识别模型的332万张文本行图像数据集。首先通过多组实验确定了本文模型的具体结构,然后通过对比实验证明了该模型相比传统CRNN在文本行识别方面获得了更高的准确率。（4）以OCR相关技术、文本定位模型与字符识别模型为基础,设计并实现了贷款结清证明单数据验证系统,并对系统功能和性能进行了测试,验证了本系统满足实际应用需求。
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