CN102567764A - 一种提高电子影像识别效率的票据凭证及*** - Google Patents

一种提高电子影像识别效率的票据凭证及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种提高电子影像识别效率的票据凭证及***，该票据凭证基于二维码技术实现，至少具有凭证名称、各要素区域信息和二维码图像，其中该凭证名称至少包括支票或进账单，该各要素区域信息至少包括凭证号、金额和账号，该二维码图像至少包含票据类型和业务要素信息。该***包括二维码生成模块、二维码打印模块、票据影像获取模块、二维码信息读取模块、票据影像纠偏模块、票据影像切割模块、OCR识别录入模块和手工录入模块。利用本发明，有效地提高了票据凭证的识别正确率以及票据凭证要素定位的准确率。

Description

一种提高电子影像识别效率的票据凭证及***
技术领域
本发明涉及票据识别处理技术领域，特别涉及一种票据在出现多处折痕等异常情况下的提高电子影像识别效率的票据凭证及***。
背景技术
银行凭证是银行办理业务的单据，如票据、结算凭证等，也是支付结算的工具。在银行凭证的使用过程中，为增加处理流程的自动化，一般利用扫描仪、摄像头等图像采集设备对凭证进行电子化处理并生成图像，最后采用光学字符识别(Optical Character Recognition，OCR)技术对生成的图像进行处理，其中OCR技术是通过光学扫描仪和计算机的配合，将图像数据进行运算分类后，将图像数据转化为计算机内码。
现有采用OCR技术对生成的图像进行处理的步骤具体如下：
步骤1：OCR***根据凭证影像上的特征线条或特征字符识别出该纸制凭证的凭证类型；
步骤2：OCR***根据凭证类型以及识别出的页边距、图像上的边框线条等信息，按照预定区域去进行切割图像，比如将账号部分、支取金额部分、签名部分等等分别从支票凭证的影像上切割分离出来；
步骤3：OCR***直接对机器打印的部分(比如支票账号)进行识别，然后直接记录在数据库；
步骤4：***将非机器打印的部分(比如支取金额、签名)影像显示给相关人员进行手工核对录入。
从以上处理流程可以看出，整个流程中对凭证的影像要求非常高，但实际处理过程中，往往存在以下情况，严重的影响OCR***对票据影像的识别效率，最终造成OCR***无法识别票据，切割出来的图片完全不符合实际情况：
1)票据影像的质量不高，如扫描时凭证摆放偏移，光线或仪器明暗度等，造成票据影像边框线条不清楚；
2)纸制凭证本身因为印刷问题，边框线条颜色较浅，造成票据影像边框线条不清楚；
3)纸制凭证本身的设计不好：如线条过于简单导致过多线条特征相近，或过于复杂，或特征字符附近的要素受到手工填写信息的干扰；
4)凭证种类过多：目前各种业务涉及的凭证已越来越多，凭证整体的相似度也越来越高，程序很难进行区分；
5)其它人为的因素：如纸制凭证被折叠过有褶皱等。
由于以上问题的存在，OCR***通过影像识别票据类型的时候经常会出现偏差，票据类型一旦判错，后面的图像切割和录入也无法进行，严重影响了***处理效率。所以需要一种新的技术手段来提高OCR***对凭证影像的识别率。
发明内容
(一)要解决的技术问题
为了克服现行银行凭证版式及相关要素识别率低的问题，本发明的主要目的在于提出一种提高电子影像识别效率的票据凭证及***，以提高票据凭证的识别正确率以及票据凭证要素定位的准确率。
(二)技术方案
为达到上述目的，本发明提供了一种提高电子影像识别效率的票据凭证，该票据凭证基于二维码技术实现，至少具有凭证名称、各要素区域信息和二维码图像，其中该凭证名称可以包括支票或进账单，该各要素区域信息可以包括凭证号、金额和账号，该二维码图像至少可以包含票据类型和业务要素信息。
上述方案中，该业务要素信息可以包括账号、凭证号码和流水号。该票据凭证上的二维码图像，在该票据凭证上的位置能够被精确的控制。在该票据凭证上，二维码图像的位置被作为标准原点位置，与该票据凭证上其它要素区域之间相对位置是固定的。
为达到上述目的，本发明还提供了一种提高票据影像识别效率的***，该***包括二维码生成模块201、二维码打印模块202、票据影像获取模块203、二维码信息读取模块204、票据影像纠偏模块205、票据影像切割模块206、OCR识别录入模块207和手工录入模块208，其中，二维码生成模块201连接于二维码打印模块202，票据影像获取模块203、二维码信息读取模块204、票据影像纠偏模块205和票据影像切割模块206依次连接，票据影像切割模块206分别连接于OCR识别录入模块207和手工录入模块208，且OCR识别录入模块207同时连接于手工录入模块208。
上述方案中，该二维码生成模块201根据票据凭证母版电子影像信息数据生成二维码，将生成的二维码发送给二维码打印模块202，并将该类型票据凭证的各个要素区域的坐标记录在主机数据库中。该二维码具有的数据内容至少包含票据凭证版式代码和票据固定数据信息，其中，一种票据凭证具有唯一的版式代码，该票据固定数据信息至少可以包括票据流水序号和账号。
上述方案中，该二维码打印模块202将二维码电子数据和票据电子影像进行合成，精确控制二维码在票据上的位置，并打印成纸质票据凭证。
上述方案中，该票据影像获取模块203通过扫描方式获取该纸质票据凭证的电子影像，然后将该纸质票据凭证的电子影像送到二维码信息读取模块204。
上述方案中，该二维码信息读取模块204从该纸质票据凭证的电子影像上读取二维码图像，从而获取票据凭证版式代码、票据固定数据信息、以及二维码属性(如座标、偏移量等)信息，然后将读取的二维码信息送到票据影像纠偏模块205。
上述方案中，该票据影像纠偏模块205根据该二维码信息读取模块204读取的二维码信息对票据凭证的电子影像进行纠偏，并将二维码信息和纠偏处理后的票据凭证的电子影像送给票据影像切割模块206。该票据影像纠偏模块205对票据凭证的电子影像进行纠偏，包括：该票据影像纠偏模块205根据二维码区域建立坐标系，识别票据凭证的电子影像中二维码区域的倾斜度，以二维码区域为原点，根据二维码图像本身的倾斜度对票据凭证的电子影像进行整体的纠偏，从而防止柜员扫描时凭证方向放错现象。该票据影像纠偏模块205根据二维码区域建立坐标系，是以二维码区域左上角为原点，二维码区域的上切边和左切边为横纵坐标轴，建立坐标系。
上述方案中，该票据影像切割模块206根据二维码图像中的票据凭证版式代码判断纠偏处理后的票据凭证的电子影像属于哪类凭证，在主机数据库中读取了该类凭证相对于二维码原点的各区域坐标和尺寸信息，以此结合识别出二维码本身的原点坐标，进而精确定位出每个待切割区域的相对位置；票据影像切割模块206根据每个待切割要素区域的坐标信息对纠偏后的票据凭证的电子影像进行切割，将各个凭证要素切割成若干图像碎片，并将机器打印字体或者是***内容的图像碎片发送给OCR识别录入模块207，将客户手工书写的图像碎片发送给手工录入模块208。
上述方案中，该OCR识别录入模块207对机器印刷体的图像碎片进行OCR识别，并将识别结果记录在数据库中，同时将二维码图像中包含的关键要素信息也记录入数据库。
上述方案中，该手工录入模块208对二维码图像中未包含客户手工书写的图像碎片和OCR识别录入模块207无法识别的图像碎片，采用人工输入的方式将内容记录在数据库中。
(三)有益效果
目前二维码算法已经比较成熟，正在被成功应用到各行各业，其作用也在逐渐显现。作为银行金融行业，目前也是正在加快建设建立在计算机和网络通信技术基础上的金融电子化体系，迫切需要提高其票据业务的处理速度。而二维码技术在银行票据中的应用，可以为这一需求带来极大的推动。因此，本发明具有以下有益效果：
1、本发明提供的提高电子影像识别效率的票据凭证及***，有效地提高了票据凭证的识别正确率以及票据凭证要素定位的准确率。二维码识别率较高，可达90％以上，二维码在形成过程中加入了在污损、错位情况下的替代运算，因此二维码具有一定的错误校验能力和错误纠正能力，一般情况下，二维码在被损坏三分之一的状态下仍然可以得到正确的信息还原。这些二维码的特性都是通过二维码识别凭证的强力保障。在二维码本身识别正确的前提下，凭证版式、原点坐标等都可以成功获取，基本不受凭证数量、凭证本身的线条或特征字符等限制因素的影响，大大提高和凭证的识别率。
2、本发明提供的提高电子影像识别效率的票据凭证及***，大大减轻了柜员工作量和操作难度。一方面对于前台柜员而言，扫描凭证时位置摆放无需特别精确，降低对前台柜员的要求，同时由于目前凭证数量较多，在凭证自动识别后，可以减少前台柜员选择对应凭证版式的工作量；另一方面，二维码中信息也可以包含部分业务信息(例如支票号、付款账户信息的账号、户名、开户行等)，在后续的并行录入过程中减少录入柜员工作量，同时还可防止窜户、挪用资金。
附图说明
图1是依照本发明实施例的二维码图像在实际支票上的应用效果图；
图2是依照本发明实施例的提高票据影像识别效率的***的示意图；
图3是依照本发明实施例的提高转账支票影像识别效率的方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。
如图1所示，本发明提出了一种提高电子影像识别效率的票据凭证，该票据凭证基于二维码技术实现，是一种结合二维码技术的票据凭证，该票据凭证至少具有凭证名称、各要素区域信息和二维码图像等，其中该凭证名称可以包括支票或进账单等，该各要素区域信息可以包括凭证号、金额和账号等，该二维码图像至少可以包含票据类型和业务要素信息，该业务要素信息可以包括账号、凭证号码和流水号等。
对于该票据凭证上的二维码图像而言，其中在该票据凭证上的位置可以被精确的控制。在该票据凭证上，二维码图像的位置被作为标准原点位置，与该票据凭证上其它要素区域之间相对位置是固定的。具体可见图1所示的依照本发明实施例的二维码图像在实际支票上的应用效果图。
同时在版式识别方面，二维码识别相对于通过OCR技术识别版式在抗干扰性方面要更强。OCR技术要求每张用于识别的凭证线条版式得非常相近，扫描偏移或折纸等方面的也会对OCR版式识别造成非常大的干扰。而二维码可以很大程度上克服这类问题，这主要取决于二维码识别与OCR版式识别的两种技术实现机制的不同。
OCR版式识别是通过在整张影像搜索识别所有线条的相对位置、指定位置的特殊颜色、指定位置的指定字符等方式，以确定具体凭证类型，所以对于凭证的在实物印制和扫描上的标准化要求都非常高。而对于二维码识别来说，二维码本身有一个根据已知算法生成的固定的二维码图像，在识别时程序首先在影像中识别出二维码图像其具***置，并可获取其较为精确的座标，再根据二维码图像进行解码，解码算法目前在业内也已非常成熟，识别准确率可以得到很好的保障。所以这也大大减少对凭证标准化的依赖，降低对扫描柜员在扫描操作过程中的要求，同时还可很大程序提高实际生产过程中凭证的正确识别率。
本发明还提出一种提高票据影像识别效率的***，如图2所示，该***包括二维码生成模块201、二维码打印模块202、票据影像获取模块203、二维码信息读取模块204、票据影像纠偏模块205、票据影像切割模块206、OCR识别录入模块207和手工录入模块208。其中，二维码生成模块201连接于二维码打印模块202，票据影像获取模块203、二维码信息读取模块204、票据影像纠偏模块205和票据影像切割模块206依次连接，票据影像切割模块206分别连接于OCR识别录入模块207和手工录入模块208，且OCR识别录入模块207同时连接于手工录入模块208。
下面分别对个组成模块的功能进行详细描述。
二维码生成模块201：该模块根据票据凭证母版电子影像信息数据生成二维码，将生成的二维码发送给二维码打印模块202，并将该类型票据凭证的各个要素区域的坐标记录在主机数据库中。该二维码具有的数据内容包含：票据凭证版式代码(一种凭证有唯一ID)；票据固定数据信息(如票据流水序号、账号)等。
二维码打印模块202：该模块负责将二维码电子数据和票据电子影像进行合成，精确控制二维码在票据上的位置，并打印成纸质票据凭证。
票据影像获取模块203：该模块负责通过扫描等方式获取该纸质票据凭证的电子影像，然后将该纸质票据凭证的电子影像送到二维码信息读取模块204。
二维码信息读取模块204：该模块负责从该纸质票据凭证的电子影像上读取二维码图像，从而获取票据凭证版式代码、票据固定数据信息(如票据流水序号、账号)、以及二维码属性(如座标、偏移量等)等信息，然后将读取的二维码信息送到票据影像纠偏模块205。
票据影像纠偏模块205：该模块根据该二维码信息读取模块204读取的二维码信息对票据凭证的电子影像进行纠偏。二维码区域相对整张凭证位置是固定的，票据影像纠偏模块205根据二维码区域建立坐标系(例如以二维码区域左上角为原点，二维码区域的上切边和左切边为横纵坐标轴)，识别票据凭证的电子影像中二维码区域的倾斜度，以二维码区域为原点，根据二维码图像本身的倾斜度对票据凭证的电子影像进行整体的纠偏，从而防止柜员扫描时凭证方向放错现象(竖向、反向或倾斜等情况)；二维码信息和纠偏处理后的票据凭证的电子影像被送到票据影像切割模块206。
票据影像切割模块206：该模块根据二维码图像中的票据凭证版式代码判断纠偏处理后的票据凭证的电子影像属于哪类凭证，在主机数据库中读取了该类凭证相对于二维码原点的各区域坐标和尺寸信息，以此结合识别出二维码本身的原点坐标，进而精确定位出每个待切割区域的相对位置。二维码本身的原点坐标是在识别二维码凭证过程中一并识别出来的，所以二维码一旦识别成功后，二维码的所有属性都能获取到了，包括二维码中包含的数据信息、二维码原点坐标、二维码图像的倾斜度。票据影像切割模块206根据每个待切割要素区域的坐标信息对纠偏后的票据凭证的电子影像进行切割，将各个凭证要素(如账号、金额、收款人等)切割成若干图像碎片。凭证要素按照书写方式一般可以分两种类型，一种是机器印刷字体(如打印在支票上的账号、公章上的支付行名称等)，此类字体非常规范很容易被OCR识别，另外一种是客户手写字体(比如支票金额、客户手写签名等)，此类字体差别较大很难被OCR***识别。票据影像切割模块206将机器打印字体或者是***等内容的图像碎片(如账号、支付行名称等)发送给OCR识别录入模块207，将客户手工书写的图像碎片(如金额、签名等)发送给手工录入模块208。
OCR识别录入模块207：该模块负责对机器印刷体的图像碎片进行OCR识别，并将识别结果记录在数据库中，同时将二维码图像中包含的关键要素信息也记录入数据库。OCR识别录入模块207和手工录入模块208相连接，OCR识别录入模块207无法识别的图像碎片被发送给手工录入模块208。
手工录入模块208：该模块对二维码图像中未包含客户手工书写的(如金额、签名等)和OCR识别录入模块207无法识别的图像碎片采用人工输入的方式将内容记录在数据库中。
如图3所示，现结合一个“转账支票”的实例，对本发明提供的提高票据影像识别效率的***进行详细描述。
步骤S201：二维码生成模块201根据票据母版电子影像信息数据生成二维码，并将该类型票据的各个要素区域的坐标记录在主机数据库中。该二维码数据内容包括：票据凭证版式代码(一种凭证有唯一ID)；票据一些固定的数据信息(如票据流水序号、账号)等信息。二维码生成模块201将生成的二维码发送给二维码打印模块202处理。
步骤S202：二维码打印模块202将二维码电子数据和票据电子影像进行合成，精确控制二维码在票据上的位置，并打印成纸质票据凭证。
步骤S203：银行将打印好的转账支票发放给客户进行使用，客户使用过程中进行填写支票金额、加盖***等操作。
步骤S204：客户将使用过的支票交回银行。
步骤S205：票据影像获取模块203通过扫描等方式获取纸质票据凭证的电子影像，并将获取到的电子影像送到二维码信息读取模块204进行处理。
步骤S206：二维码信息读取模块204读取票据凭证电子影像上的二维码数据，从而获取票据凭证版式代码、票据固定数据(如票据流水序号、账号)等信息，并将二维码数据送到票据影像纠偏模块205进行处理。
步骤S207：票据影像纠偏模块205根据二维码数据对票据电子影像进行纠偏。二维码区域相对整张凭证位置是固定的，票据影像纠偏模块205根据二维码区域建立坐标系(例如以二维码区域左上角为原点，二维码区域的上切边和左切边为横纵坐标轴)，识别票据影像中二维码区域的倾斜度，以二维码区域为原点，根据二维码图像本身的倾斜度对凭证影像进行整体的纠偏；从而防止柜员扫描时凭证方向放错现象(竖向、反向或倾斜等情况)。票据影像纠偏模块205将二维码数据和纠偏处理后的票据影像送到票据影像切割模块206进行处理。
步骤S208：票据影像切割模块206根据二维码图像中的票据凭证版式代码判断影像属于哪类凭证，在主机数据库中读取了该类凭证对应的各区域的坐标和尺寸信息，以此结合识别出二维码本身的原点坐标即可精确定位出每个待切割区域的相对位置。票据影像切割模块206根据每个待切割要素区域的坐标信息对纠偏后的票据影像进行切割，将各个凭证要素(如账号、金额、收款人等)切割成若干图像碎片。凭证要素按照书写方式一般可以分两种类型，一种是机器打印字体或者是***字体(如打印在支票上的账号、公章上的支付行名称等)，此类字体非常规范很容易被OCR识别，另外一种是客户手写字体(比如支票金额、客户手写签名等)，此类字体差别较大很难被OCR***识别。票据影像切割模块206将机器打印字体或者是***等内容的图像碎片(如账号、支付行名称等)发送给OCR识别录入模块207处理，将客户手工书写的图像碎片(如金额、签名等)发送给手工录入模块208处理。
下面对“转账支票”影像切割处理过程进行举例说明。
切割处理步骤1：票据影像切割模块206根据二维码图像中的票据凭证版式代码判断影像属于“转账支票”，票据影像切割模块206在主机数据库中读取了“转账支票”对应的各区域的坐标和尺寸信息。
切割处理步骤2：票据影像切割模块206根据二维码图像本身的坐标原点建立坐标系(例如以二维码区域左上角为原点，二维码区域的上切边和左切边为横纵坐标轴)，按照各个要素区域的相对坐标信息进行切割。比如转账支票的金额区域的左上角坐标是(5，10)表示金额区域左上角在二维码原点下面10个像素，原点右边5个像素位置，同理转账支票的金额区域的右下角坐标是(35，15)表示金额区域右下角在原点下面15个像素，原点右边35个像素位置。票据影像切割模块206可以根据这两个坐标切割出一个长方形的金额区域影像碎片。
步骤S209：OCR识别录入模块207将打印体、***体的图像碎片进行OCR识别，并将识别结果记录在数据库中，同时将二维码图像中包括的关键要素信息也记录入数据库。
步骤S210：手工录入模块208对二维码图像中未包含客户手工书写的图像碎片(如金额、签名等)和OCR无法识别的两类图像碎片采用人工输入的方式将内容记录在数据库中。
步骤S211：票据影像处理结束。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (16)

1.一种提高电子影像识别效率的票据凭证，其特征在于，该票据凭证基于二维码技术实现，至少具有凭证名称、各要素区域信息和二维码图像，其中该凭证名称至少包括支票或进账单，该各要素区域信息至少包括凭证号、金额和账号，该二维码图像至少包含票据类型和业务要素信息。
2.根据权利要求1所述的提高电子影像识别效率的票据凭证，其特征在于，该业务要素信息至少包括账号、凭证号码和流水号。
3.根据权利要求1所述的提高电子影像识别效率的票据凭证，其特征在于，该票据凭证上的二维码图像，在该票据凭证上的位置能够被精确的控制。
4.根据权利要求1所述的提高电子影像识别效率的票据凭证，其特征在于，在该票据凭证上，二维码图像的位置被作为标准原点位置，与该票据凭证上其它要素区域之间相对位置是固定的。
5.一种提高票据影像识别效率的***，应用于权利要求1至4中任一项所述的票据凭证，其特征在于，该***包括二维码生成模块(201)、二维码打印模块(202)、票据影像获取模块(203)、二维码信息读取模块(204)、票据影像纠偏模块(205)、票据影像切割模块(206)、OCR识别录入模块(207)和手工录入模块(208)，其中，二维码生成模块(201)连接于二维码打印模块(202)，票据影像获取模块(203)、二维码信息读取模块(204)、票据影像纠偏模块(205)和票据影像切割模块(206)依次连接，票据影像切割模块(206)分别连接于OCR识别录入模块(207)和手工录入模块(208)，且OCR识别录入模块(207)同时连接于手工录入模块(208)。
6.根据权利要求5所述的提高票据影像识别效率的***，其特征在于，该二维码生成模块(201)根据票据凭证母版电子影像信息数据生成二维码，将生成的二维码发送给二维码打印模块(202)，并将该类型票据凭证的各个要素区域的坐标记录在主机数据库中。
7.根据权利要求6所述的提高票据影像识别效率的***，其特征在于，该二维码具有的数据内容至少包含票据凭证版式代码和票据固定数据信息，其中，一种票据凭证具有唯一的版式代码，该票据固定数据信息至少包括票据流水序号和账号。
8.根据权利要求5所述的提高票据影像识别效率的***，其特征在于，该二维码打印模块(202)将二维码电子数据和票据电子影像进行合成，精确控制二维码在票据上的位置，并打印成纸质票据凭证。
9.根据权利要求5所述的提高票据影像识别效率的***，其特征在于，该票据影像获取模块(203)通过扫描方式获取该纸质票据凭证的电子影像，然后将该纸质票据凭证的电子影像送到二维码信息读取模块(204)。
10.根据权利要求5所述的提高票据影像识别效率的***，其特征在于，该二维码信息读取模块(204)从该纸质票据凭证的电子影像上读取二维码图像，从而获取票据凭证版式代码、票据固定数据信息以及二维码的坐标和偏移量信息，然后将读取的二维码信息送到票据影像纠偏模块(205)。
11.根据权利要求5所述的提高票据影像识别效率的***，其特征在于，该票据影像纠偏模块(205)根据该二维码信息读取模块(204)读取的二维码信息对票据凭证的电子影像进行纠偏，并将二维码信息和纠偏处理后的票据凭证的电子影像送给票据影像切割模块(206)。
12.根据权利要求11所述的提高票据影像识别效率的***，其特征在于，该票据影像纠偏模块(205)对票据凭证的电子影像进行纠偏，包括：
该票据影像纠偏模块(205)根据二维码区域建立坐标系，识别票据凭证的电子影像中二维码区域的倾斜度，以二维码区域为原点，根据二维码图像本身的倾斜度对票据凭证的电子影像进行整体的纠偏，从而防止柜员扫描时凭证方向放错现象。
13.根据权利要求12所述的提高票据影像识别效率的***，其特征在于，该票据影像纠偏模块(205)根据二维码区域建立坐标系，是以二维码区域左上角为原点，二维码区域的上切边和左切边为横纵坐标轴，建立坐标系。
14.根据权利要求5所述的提高票据影像识别效率的***，其特征在于，该票据影像切割模块(206)根据二维码图像中的票据凭证版式代码判断纠偏处理后的票据凭证的电子影像属于哪类凭证，在主机数据库中读取了该类凭证相对于二维码原点的各区域坐标和尺寸信息，以此结合识别出二维码本身的原点坐标，进而精确定位出每个待切割区域的相对位置；票据影像切割模块(206)根据每个待切割要素区域的坐标信息对纠偏后的票据凭证的电子影像进行切割，将各个凭证要素切割成若干图像碎片，并将机器打印字体或者是***内容的图像碎片发送给OCR识别录入模块(207)，将客户手工书写的图像碎片发送给手工录入模块(208)。
15.根据权利要求5所述的提高票据影像识别效率的***，其特征在于，该OCR识别录入模块(207)对机器印刷体的图像碎片进行OCR识别，并将识别结果记录在数据库中，同时将二维码图像中包含的关键要素信息也记录入数据库。
16.根据权利要求5所述的提高票据影像识别效率的***，其特征在于，该手工录入模块(208)对二维码图像中未包含客户手工书写的图像碎片和OCR识别录入模块(207)无法识别的图像碎片，采用人工输入的方式将内容记录在数据库中。
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