CN109271977A - 票据自动分类训练方法、装置及自动分类方法、装置 - Google Patents

票据自动分类训练方法、装置及自动分类方法、装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及图像处理技术，其公开了一种票据自动分类训练方法、装置及自动分类方法、装置，解决传统技术中基于机器视觉技术的分类方案在票面图像质量较差，有噪声污染时无法准确分类的问题。本发明中的票据自动分类训练装置，其包括：第一获取模块，用于获取训练票据图片的归属分类库标签，并提取所述训练票据图片的第一特征信息；第二获取模块，用于获取与训练票据图片的类别对应的第一分类标注数据；第一提取模块，用于提取所述训练票据图片的第二特征信息；训练模块，用于根据所述第一特征信息、第二特征信息和第一分类标注数据进行训练，以生成自动分类模型。

Description

票据自动分类训练方法、装置及自动分类方法、装置
技术领域
本发明涉及图像处理技术，具体涉及一种票据自动分类训练方法、装置及自动分类方法、装置。
背景技术
在需要财务费用报账，寿险理赔等操作中，在对批量上传的票据图片进行集中业务处理前，往往需要预先对发票图片进行分类，再做集中业务处理，如发票核算，票面信息录入等。
现有技术中，基于机器视觉技术的分类方案通常使用手工设计出的特征，如LBP(局部二值模式)等作为下一步分类操作的输入，该方案在图像质量好时分类效果好。然而，在现实中，由于不可避免的因素，图片质量好的票据数量占比较低，仅仅使用这些手工设计的特征作为分类的前一步输入就显示出了弊端，直接带来的影响就是在票面图像质量较差，有噪声污染时无法准确分类。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提出一种票据自动分类训练方法、装置及自动分类方法、装置，解决传统技术中基于机器视觉技术的分类方案在票面图像质量较差，有噪声污染时无法准确分类的问题。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是：
第一方面，本发明提出了一种票据自动分类训练装置，其包括：
第一获取模块，用于获取训练票据图片的归属分类库标签，并提取所述训练票据图片的第一特征信息；
第二获取模块，用于获取与训练票据图片的类别对应的第一分类标注数据；
第一提取模块，用于提取所述训练票据图片的第二特征信息；
训练模块，用于根据所述第一特征信息、第二特征信息和第一分类标注数据进行训练，以生成自动分类模型。
作为进一步优化，该自动分类训练装置还包括：
第三获取模块，用于获取测试票据图片，并提取所述测试票据图片的第三特征信息；
第四获取模块，用于获取与所述测试票据图片类别对应的第二分类标注数据；
第二提取模块，用于提取所述测试票据图片的第四特征信息；
第一生成模块，用于将所述第三特征信息和所述第四特征信息输入至所述自动分类模型，以通过所述自动分类模型生成所述测试票据图片的分类结果；
计算模块，用于根据所述测试票据图片的分类结果和第二分类标注数据计算所述自动分类模型分类的准确度；
判断模块，用于判断所述自动分类模型分类的准确度是否超过预设阈值；
第一处理模块，用于在判断所述自动分类模型分类的准确度未超过预设阈值时，重新训练所述自动分类模型，直至所述模型分类的准确度超过预设阈值。
第二方面，基于上述票据自动分类训练装置，本发明还提供了一种票据自动分类训练方法，包括以下步骤：
a.获取训练图片的归属分类库标签，并提取所述训练图片的第一特征信息；
b.获取与训练图片的类别对应的第一分类标注数据；
c.提取训练图片的第二特征信息；
d.根据所述第一特征信息、第二特征信息和第一分类标注数据进行训练，以生成用于票据图片的自动分类模型。
作为进一步优化，在步骤d之后还包括：
步骤e：对生成的所述自动分类模型进行准确性测试：
e1.获取测试票据图片，并提取所述测试票据图片的第三特征信息；
e2.获取与所述测试票据图片的类别对应的第二分类标注数据；
e3.提取所述测试票据图片的第四特征信息；
e4.将所述第三特征信息和所述第四特征信息输入至自动分类模型，通过所述自动分类模型自动计算所述测试票据图片的分类结果；
e5.根据自动计算的所述测试票据图片的分类结果和第二分类标注数据计算所述自动分类模型分类的准确度；
e6.判断所述自动分类模型分类的准确度是否超过预设阈值，若否，则重新训练所述自动分类模型，直至所述自动分类模型的分类准确度超过预设阈值。
第三方面，本发明还提供了一种票据自动分类装置，其包括：
第五获取模块，用于获取待处理票据图片，并提取所述待处理票据图片的第五特征信息；
第三提取模块，用于提取所述待处理票据图片的第六特征信息；
第二生成模块，用于将所述第五特征信息和所述第六特征信息输入至自动分类模型，以通过所述自动分类模型生成所述待处理票据图片的分类结果；
第二处理模块，用于根据所述待处理图片的分类结果，并结合OCR技术对待处理图片的识别结果确定是否将所述待处理票据图片提供给相对应业务。
作为进一步优化，所述第二处理模块具体用于，利用OCR技术对待处理票据图片进行OCR识别，并提取OCR识别结果的第七特征信息，将所述第七特征信息与训练图片的归属分类库的标签分别进行匹配，根据已匹配的训练图片归属库的标签将待处理票据图片下发至对应业务。
第四方面，基于上述票据自动分类装置，本发明还提供了一种票据自动分类方法，其包括以下步骤：
a.获取待处理票据图片，并提取所述待处理票据图片的第五特征信息；
b.提取所述待处理票据图片的第六特征信息；
c.将所述第五特征信息和所述第六特征信息输入至自动分类模型，通过所述分类模型生成所述待处理票据图片的分类结果；
d.根据所述待处理图片的分类结果，并结合OCR技术对待处理图片的识别结果确定是否将所述待处理票据图片提供给相对应业务。
作为进一步优化，步骤d中，所述结合OCR技术对待处理图片的识别结果确定是否将所述待处理票据图片提供给相对应业务，具体包括：
d1.提取待处理票据图片的OCR识别结果的第七特征信息；
d2.将所述第七特征信息与训练图片归属库的标签分别匹配；
d3.根据已匹配的训练图片归属库的标签将待处理票据图片下发至对应业务。
本发明的有益效果是：
采用面向业务的基于深度学习的方式提取票据图片的低维特征，建立自动分类模型，利用自动分类模型对待处理票据进行自动分配，节省了处理时间、节省人力、降低成本，并结合OCR技术对自动分类结果进行精确判断，相比单纯使用机器视觉方法手工设计的发票图片特征进行分类，在票面图像质量较差，有噪声污染时提高了分类准确率。
附图说明
图1为实施例1中的票据自动分类训练装置结构框图；
图2为实施例2中的票据自动分类训练装置结构框图；
图3为实施例3中的票据自动分类训练方法流程图；
图4为实施例4中的票据自动分类训练方法流程图；
图5为实施例5中的票据自动分类装置结构框图；
图6为实施例6中的票据自动分类方法流程图。
具体实施方式
本发明所要解决的技术问题是：提出一种票据自动分类训练方法、装置及自动分类方法、装置，解决传统技术中基于机器视觉技术的分类方案在票面图像质量较差，有噪声污染时无法准确分类的问题。
下面结合附图及实施例对本发明的方案作进一步的描述：
实施例1：
如图1所示，本实施例中提出的票据自动分类训练装置，包括：
第一获取模块，用于获取训练票据图片的归属分类库标签，并提取所述训练票据图片的第一特征信息；
第二获取模块，用于获取与训练票据图片的类别对应的第一分类标注数据；
第一提取模块，用于提取所述训练票据图片的第二特征信息；
训练模块，用于根据所述第一特征信息、第二特征信息和第一分类标注数据进行训练，以生成自动分类模型。
利用本实施例提供的票据自动分类训练装置，可以训练出自动分类模型，以便后续对待处理票据图片进行自动分类。
实施例2：
如图2所示，本实施例提出的票据自动分类训练装置在实施例1的结构基础上还增加了以下模块：
第三获取模块，用于获取测试票据图片，并提取所述测试票据图片的第三特征信息；
第四获取模块，用于获取与所述测试票据图片类别对应的第二分类标注数据；
第二提取模块，用于提取所述测试票据图片的第四特征信息；
第一生成模块，用于将所述第三特征信息和所述第四特征信息输入至所述自动分类模型，以通过所述自动分类模型生成所述测试票据图片的分类结果；
计算模块，用于根据所述测试票据图片的分类结果和第二分类标注数据计算所述自动分类模型分类的准确度；
判断模块，用于判断所述自动分类模型分类的准确度是否超过预设阈值；
第一处理模块，用于在判断所述自动分类模型分类的准确度未超过预设阈值时，重新训练所述自动分类模型，直至所述模型分类的准确度超过预设阈值。
利用本实施例提供的票据自动分类训练装置，在训练出自动分类模型后，通过对模型的准确度检测，在模型准确度未达标(未超过预设阈值)时继续训练模型，从而提高模型的分类准确度。
实施例3：
如图3所示，在实施例1和实施例2的基础上，本实施例提出的票据自动分类训练方法包括以下实现步骤：
a.获取训练图片的归属分类库标签，并提取所述训练图片的第一特征信息；
本步骤中，首先获取大量的训练图片，同步获取训练图片对应的归属分类库标签。另外，在获取大量的训练图片后，可提取训练图片的第一特征信息。其中，第一特征信息为训练图片的特征信息。其中，第一特征信息可以包括形态学特征、纹理特征。其中，形态学特征可以包括纵横轴比、面税凹凸比、周长凹凸比、球状性、偏心率、图片旋转角度等特征。其中，纹理特征可以包括小梯度优势、大梯度优势、灰度分布的不均匀性、梯度分布的不均匀性、灰度平均、梯度平均、灰度均方差，梯度均方差、是否有模糊等特征。
b.获取与训练图片的类别对应的第一分类标注数据；
本步骤中，第一分类标注数据是由人工对训练图片进行分类标注。其中，分类的结果分为若干类，具体是根据业务的处理进行划分的。如果分类结果匹配业务线一标签，则将对应的分类结果的类型标注为第一类，否则，继续匹配对应的业务线。如若均不能匹配，则匹配类别“其它”。
c.提取训练图片的第二特征信息；
本步骤中，第二特征信息可以包括深度特征，包括但不限于图片经过深度神经网络的前若干层、自编码器等获得的特征。
d.根据所述第一特征信息、第二特征信息和第一分类标注数据进行训练，以生成用于票据图片的自动分类模型。
本步骤中，可通过多种方式根据第一特征信息、第二特征信息和第一分类标注数据进行训练，以生成自动分类模型。比如，可以选择基于C4.5决策树算法，也可以选择基于softmax回归算法等等。
由此，面向业务提供了自动分类模型分类发票的方法，准确建立了自动分类的分类模型，方便后续根据该模型对发票图片进行分类。
利用本实施例提供的票据自动分类训练方法，可以训练出自动分类模型，以便后续对待处理票据图片进行自动分类。
实施例4：
如图4所示，本实施例中提出的票据自动分类训练方法在实施例3的基础上还增加了对模型准确度进行检测的步骤，具体包括：
e1.获取测试票据图片，并提取所述测试票据图片的第三特征信息；
本步骤中，第三特征信息可以包括形态学特征和纹理特征。其中，形态学特征可以包括纵横轴比、面税凹凸比、周长凹凸比、球状性、偏心率、图片旋转角度等特征。其中，纹理特征可以包括小梯度优势、大梯度优势、灰度分布的不均匀性、梯度分布的不均匀性、灰度平均、梯度平均、灰度均方差，梯度均方差、是否有模糊等特征。
e2.获取与所述测试票据图片的类别对应的第二分类标注数据；
本步骤中，第二分类标注数据是由人工对训练图片进行分类标注。其中，分类的结果分为若干类，具体是根据业务的处理进行划分的。如果分类结果匹配业务线一标签，则将对应的分类结果的类型标注为第一类，否则，继续匹配对应的业务线。如若均不能匹配，则匹配类别“其它”。
e3.提取所述测试票据图片的第四特征信息；
本步骤中，第四特征信息可以包括包括深度特征，包括但不限于图片经过深度神经网络的前若干层、自编码器等获得的特征
e4.将所述第三特征信息和所述第四特征信息输入至自动分类模型，通过所述自动分类模型自动计算所述测试票据图片的分类结果；
本步骤中，在将所述第三特征信息和所述第四特征信息输入至自动分类模型后，自动分类模型根据模型分类算法自动计算所述测试票据图片的分类结果。
e5.根据自动计算的所述测试票据图片的分类结果和第二分类标注数据计算所述自动分类模型分类的准确度；
本步骤中，通过比较自动分类模型输出的分类结果和人工标注的分类结果，判断分类是否正确，统计正确分类的测试票据图片的个数，除以总的测试票据图片的个数，从而计算分类的准确度。
e6.判断所述自动分类模型分类的准确度是否超过预设阈值，若否，则重新训练所述自动分类模型，直至所述自动分类模型的分类准确度超过预设阈值。
本步骤中，预设阈值为预先设置的准确度阈值，如果判断分类模型分类的准确度超过预设阈值，则可以直接使用该模型对待处理图片进行分类处理。
在判断出分类模型分类的准确度未超过预设阈值时，获取人工标注的信息和用分类模型预测得出的模型不一致的测试图片，然后对这些图片进行分析，以根据分析结果确定出用于训练自动分类模型的新特征，例如，原先训练自动分类模型的为第一特征信息和第二特征信息，如果通过分析这些所获取的人工标注的信息和用模型预测得出的模型不一致的测试图片，确定图片像素、图片大小、是否票面字段有轻微倾斜角度等新特征与训练分类模型有关，此时，可结合新特征、第一特征信息和第二特征信息重新对自动分类模型进行训练，以生成更新后的自动分类模型，提高自动分类模型的分类准确度。
利用本实施例提供的票据自动分类训练方法通过训练图片训练出自动分类模型后，通过测试图片对自动分类模型的准确度进行验证，以获取准确度超过预设阈值的自动分类模型，以提高后续在使用该模型对图片进行分类的准确度。
实施例5：
如图5所示，本实施例提供的票据自动分类装置是利用实施例3或实施例4中训练出来的自动分类模型进行票据自动分类的装置，其包括：
第五获取模块，用于获取待处理票据图片，并提取所述待处理票据图片的第五特征信息；
第三提取模块，用于提取所述待处理票据图片的第六特征信息；
第二生成模块，用于将所述第五特征信息和所述第六特征信息输入至自动分类模型，以通过所述自动分类模型生成所述待处理票据图片的分类结果；
第二处理模块，用于根据所述待处理图片的分类结果，并结合OCR技术对待处理图片的识别结果确定是否将所述待处理票据图片提供给相对应业务。
利用本实施例提供的票据自动分类装置可以对批量待处理图片进行准确的自动分类处理，将准确分类后的图片提供给对应业务，避免了返回误分类的图片对业务下一步处理造成干扰。
实施例6：
如图6所示，在实施例5的基础上，本实施例提供的票据自动分类方法包括以下实现步骤：
a.获取待处理票据图片，并提取所述待处理票据图片的第五特征信息；
本步骤中，第五特征信息可以包括形态学特征和纹理特征。其中，形态学特征可以包括纵横轴比、面税凹凸比、周长凹凸比、球状性、偏心率、图片旋转角度等特征。其中，纹理特征可以包括小梯度优势、大梯度优势、灰度分布的不均匀性、梯度分布的不均匀性、灰度平均、梯度平均、灰度均方差，梯度均方差、是否有模糊等特征。
b.提取所述待处理票据图片的第六特征信息；
本步骤中，第六特征信息可以包括深度特征，包括但不限于图片经过深度神经网络的前若干层、自编码器等获得的特征。
c.将所述第五特征信息和所述第六特征信息输入至自动分类模型，通过所述分类模型生成所述待处理票据图片的分类结果；
本步骤中，在将所述第五特征信息和所述第六特征信息输入至自动分类模型后，自动分类模型根据模型分类算法自动计算所述待处理票据图片的分类结果。
d.根据所述待处理图片的分类结果，并结合OCR技术对待处理图片的识别结果确定是否将所述待处理票据图片提供给相对应业务。
本步骤中，结合使用的OCR技术将提取待处理图片的OCR识别结果的第七特征信息，第七特征信息可以包括但不限于数据表块(table block)数、正文块(text block)数、字符数、疑惑字符数、字库、怪异字符数等。将第七特征信息与训练图片归属库的标签分别匹配。根据已匹配的训练图片归属库的标签对图片下发至对应业务。另外，如果根据分类结果结合预先设置的标准确定待处理的图片属于“其它”，则确定待处理图片不能匹配现有的业务线，此时，可对待处理图片进行确认，确认后再根据情况选择是否再次下发至业务。作为一种示例性的实施方式，可通过人工方式对结果为“其它”的图片进行确认，一般的，对待处理图片直接选择不做处理。
利用本实施例提供的票据自动分类方法可以对批量待处理图片进行准确的自动分类处理，可将准确分类后的图片提供给对应业务，避免了返回误分类的图片对业务下一步处理造成干扰。

Claims (8)

1.票据自动分类训练装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取训练票据图片的归属分类库标签，并提取所述训练票据图片的第一特征信息；
第二获取模块，用于获取与训练票据图片的类别对应的第一分类标注数据；
第一提取模块，用于提取所述训练票据图片的第二特征信息；
训练模块，用于根据所述第一特征信息、第二特征信息和第一分类标注数据进行训练，以生成自动分类模型。
2.如权利要求1所述的票据自动分类训练装置，其特征在于，还包括：
第三获取模块，用于获取测试票据图片，并提取所述测试票据图片的第三特征信息；
第四获取模块，用于获取与所述测试票据图片类别对应的第二分类标注数据；
第二提取模块，用于提取所述测试票据图片的第四特征信息；
第一生成模块，用于将所述第三特征信息和所述第四特征信息输入至所述自动分类模型，以通过所述自动分类模型生成所述测试票据图片的分类结果；
计算模块，用于根据所述测试票据图片的分类结果和第二分类标注数据计算所述自动分类模型分类的准确度；
判断模块，用于判断所述自动分类模型分类的准确度是否超过预设阈值；
第一处理模块，用于在判断所述自动分类模型分类的准确度未超过预设阈值时，重新训练所述自动分类模型，直至所述模型分类的准确度超过预设阈值。
3.票据自动分类训练方法，应用于如权利要求1或2所述的票据自动分类训练装置，其特征在于，包括以下步骤：
a.获取训练图片的归属分类库标签，并提取所述训练图片的第一特征信息；
b.获取与训练图片的类别对应的第一分类标注数据；
c.提取训练图片的第二特征信息；
d.根据所述第一特征信息、第二特征信息和第一分类标注数据进行训练，以生成用于票据图片的自动分类模型。
4.如权利要求3所述的票据自动分类训练方法，其特征在于，在步骤d之后还包括：
步骤e：对生成的所述自动分类模型进行准确性测试：
e1.获取测试票据图片，并提取所述测试票据图片的第三特征信息；
e2.获取与所述测试票据图片的类别对应的第二分类标注数据；
e3.提取所述测试票据图片的第四特征信息；
e4.将所述第三特征信息和所述第四特征信息输入至自动分类模型，通过所述自动分类模型自动计算所述测试票据图片的分类结果；
e5.根据自动计算的所述测试票据图片的分类结果和第二分类标注数据计算所述自动分类模型分类的准确度；
e6.判断所述自动分类模型分类的准确度是否超过预设阈值，若否，则重新训练所述自动分类模型，直至所述自动分类模型的分类准确度超过预设阈值。
5.票据自动分类装置，其特征在于，包括：
第五获取模块，用于获取待处理票据图片，并提取所述待处理票据图片的第五特征信息；
第三提取模块，用于提取所述待处理票据图片的第六特征信息；
第二生成模块，用于将所述第五特征信息和所述第六特征信息输入至自动分类模型，以通过所述自动分类模型生成所述待处理票据图片的分类结果；
第二处理模块，用于根据所述待处理图片的分类结果，并结合OCR技术对待处理图片的识别结果确定是否将所述待处理票据图片提供给相对应业务。
6.如权利要求5所述的票据自动分类装置，其特征在于，所述第二处理模块具体用于，利用OCR技术对待处理票据图片进行OCR识别，并提取OCR识别结果的第七特征信息，将所述第七特征信息与训练图片的归属分类库的标签分别进行匹配，根据已匹配的训练图片归属库的标签将待处理票据图片下发至对应业务。
7.票据自动分类方法，应用于如权利要求5或6所述的票据自动分类装置，其特征在于，包括以下步骤：
a.获取待处理票据图片，并提取所述待处理票据图片的第五特征信息；
b.提取所述待处理票据图片的第六特征信息；
c.将所述第五特征信息和所述第六特征信息输入至自动分类模型，通过所述分类模型生成所述待处理票据图片的分类结果；
d.根据所述待处理图片的分类结果，并结合OCR技术对待处理图片的识别结果确定是否将所述待处理票据图片提供给相对应业务。
8.如权利要求7所述的票据自动分类方法，其特征在于，步骤d中，所述结合OCR技术对待处理图片的识别结果确定是否将所述待处理票据图片提供给相对应业务，具体包括：
d1.提取待处理票据图片的OCR识别结果的第七特征信息；
d2.将所述第七特征信息与训练图片归属库的标签分别匹配；
d3.根据已匹配的训练图片归属库的标签将待处理票据图片下发至对应业务。
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