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基于弱监督的票据图像细粒度分类算法研究的任务书
一、课题背景
随着信息技术的不断发展，票据成为企业和个人日常生活中必不可少的一部分。票据图像的自动处理与识别技术，不仅可提高人们的日常工作效率，还能减少人为差错产生的风险，减轻工作压力。而票据图像的分类，是票据图像自动处理和识别技术的基础，因此，票据图像的精细分类研究具有重要的现实意义和应用价值。
目前，票据分类算法主要采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），通过用大量已标注的图像训练模型，实现票据的分类，但是需要大量的标注数据和完整的类别标签。而对于票据图像数据来说，标注数据相对较少，完成标注也需要付出高昂的成本，这导致弱监督方法成为图像分类中的有力选择。
弱监督方法是在标注数据稀缺的情况下，借助未标注数据实现分类任务的方法。弱监督方法数据的获取成本、处理时间和标注的质量都有较大的优势，其分类效果也不亚于基于完整标注数据的方法，因此被广泛地应用于图像分类中。
票据图像分类一方面面对类别数量较多、分类难度较大的问题，另一方面面临着标注数据稀缺的问题。通过使用弱监督方法进行票据图像分类，可以有效地解决上述问题。因此，本课题基于弱监督的票据图像细粒度分类算法的研究具有较大的意义和实用价值。
二、研究目标
本课题旨在通过研究弱监督学习方法，在票据分类的训练中，通过大量未标注的数据量级减小样本的不平衡性，利用信息增益方法保证模型的高准确率和高泛化性能，使得票据图像分类算法拥有更好的性能表现。
本课题的具体研究目标如下：
1.提出一种基于弱监督的票据图像分类算法，通过对未标注数据的利用，提高模型的分类准确率和泛化性能。
2.设计有效的信息增益策略，解决票据分类中样本数量不平衡的问题。
3.针对票据图像的细粒度分类问题，通过构建更为准确的数据集，实现对票据各个细粒度分类的准确判别。
三、研究内容
本课题拟分为以下几个方面进行具体研究：
1.神经网络模型的构建
首先，基于深度学习的卷积神经网络模型，作为本课题的主要分类工具。其次，利用弱监督的思路，通过对未标注数据的利用，在原有有标注训练数据到加入大量未标注数据的基础上训练模型，提高模型泛化性能和分类准确率。
2.信息增益策略的设计
对于票据分类任务而言，存在着类别标签不平衡的情况，这会导致训练样本的数量不足，模型的分类效果不能得到有效保证。本课题计划对票据分类任务的不平衡度进行研究，设计适合的信息增益策略，保证票据图像分类算法在不平衡情况下也能较好的进行分类。
3.神经网络模型的优化
对于神经网络模型的优化，本课题将从以下几方面进行研究：
（1）提出合适的损失函数来优化模型，包括softmaxloss、crossentropyloss等。
（2）使用FasterR-CNN和SSD等物体检测算法设计出对于票据检测和分类的模型。
（3）采用深度强化学习方法，对分类网络进行强化优化。
4.数据集构建和拓展
票据图像的分类具有细粒度的特性，因此需要准确定义票据的子类别，并构建相应的数据集。在构建数据集的过程中，本课题将采用一些基本的图像处理方法，如裁剪、旋转和缩放等方法，对数据集中的图像进行扩充。
四、预期成果
1.实现基于弱监督的票据图像分类算法的原型系统，并对其进行验证测试。
2.通过研究信息增益策略，解决票据图像分类中的样本不平衡问题，并对算法性能进行评估和验证。
3.构建票据图像分类的细粒度数据集，并利用数据集提炼票据特征，进而实现票据的自动识别和分类。
4.提出神经网络模型的优化方案，并对其进行相关实验评估。
五、研究计划
本课题的研究周期为1年，具体研究计划如下：
第1-2个月：文献调研和算法设计
第3-4个月：数据集采集与细粒度分类算法实现
第5-7个月：基于弱监督的票据图像分类算法模型训练与优化
第8-9个月：信息增益策略的设计以及算法验证
第10-11个月：算法的性能评估与改进
第12个月：撰写结题报告和相关研究论文
六、研究意义
本课题将为票据图像识别和分类技术的发展和应用提供新的思路和实践基础。其研究成果不仅可以提高票据图像分类的准确率和泛化性能，还可以为其他图像分类任务提供借鉴和参考。此外，研究成果的推广应用，也可为金融保险、政府、银行、企业等相关行业提供技术支持和服务。
七、参考文献
[1]胡健,周明俊,阮卫平,等.基于小波变换和支持向量机的发票图像分类[J].小型微型计算机系统,2019,40(9):1763-1768.
[2]杨磊,张大勇,王爱芳,等.基于深度学习的进口汽车关税税号快速分类方法[J].中国硅酸盐学报,2018,46(12):1778-1783.
[3]ChenS,ZhangG,XuJ,etal.Weaklysuperviseddeeplearningforcomputervision:progress