SealGAN:基于生成式对抗网络的印章消除研究

摘要

发票是财务系统的重要组成部分.随着计算机视觉和人工智能技术的发展,出现了各种发票自动识别系统,但是发票上的印章严重影响了识别准确率.本文提出了一种用于自动消除发票印章的SealGAN网络.SealGAN网络是基于生成式对抗网络CycleGAN的改进,采用两个独立的分类器来取代原本的判别网络,从而降低单个分类器的分类要求,提高分类器的学习性能,并且结合ResNet和Unet两种结构构建下采样-精炼-上采样的生成网络,生成更加清晰的发票图像.同时提出了基于风格评价和内容评价的综合评价指标对SealGAN网络进行性能评价.实验结果表明,与CycleGAN-Res-Net和CycleGAN-Unet网络相比较,Seal GAN网络不仅能实现自动消除印章,而且还能更加清晰地保留印章下的发票内容,网络性能评价指标较高.