随着我国经济的快速发展，合同在商业活动中的地位日益重要。然而，合同数量庞大、种类繁多，传统的合同管理方式已经无法满足现代企业的需求。为了提高合同管理效率，降低人工成本，基于图像识别的合同识别提取方法应运而生。本文将从图像识别技术、合同识别提取方法以及可行性研究等方面进行探讨。
一、图像识别技术概述
图像识别技术是计算机视觉领域的一个重要分支，其主要任务是从图像中提取出有意义的特征，并用于对图像进行分类、识别和定位。近年来，随着深度学习、神经网络等技术的发展，图像识别技术取得了显著的成果，为合同识别提取提供了技术支持。
二、合同识别提取方法
- 图像预处理
在合同识别提取过程中，首先需要对图像进行预处理，包括图像去噪、图像分割、图像增强等。通过预处理，可以提高图像质量，为后续的识别提取提供有利条件。
- 特征提取
特征提取是合同识别提取的关键步骤，其主要目的是从图像中提取出有意义的特征，以便于后续的分类和识别。常用的特征提取方法有：
（1）颜色特征：利用颜色直方图、颜色矩等颜色特征描述图像。
（2）纹理特征：通过纹理分析，提取图像的纹理特征，如纹理能量、纹理对比度等。
（3）形状特征：利用图像的边缘、角点、轮廓等形状特征描述图像。
- 分类与识别
在提取出合同图像的特征后，需要对其进行分类与识别。常用的分类与识别方法有：
（1）支持向量机（SVM）：通过训练样本学习出一个最优的决策边界，对未知样本进行分类。
（2）卷积神经网络（CNN）：利用深度学习技术，对图像进行自动特征提取和分类。
（3）循环神经网络（RNN）：适用于处理具有时序特征的图像，如视频中的连续帧。
- 信息提取
在完成合同识别后，需要对合同中的关键信息进行提取，如合同编号、甲方、乙方、签订日期等。常用的信息提取方法有：
（1）光学字符识别（ocr）：通过识别图像中的文字，提取合同中的关键信息。
（2）规则匹配：根据预先设定的规则，对合同中的关键信息进行提取。
三、可行性研究
- 技术可行性
图像识别技术在合同识别提取中的应用具有技术可行性。随着深度学习、神经网络等技术的发展，图像识别技术的性能得到了显著提高，为合同识别提取提供了有力保障。
- 经济可行性
基于图像识别的合同识别提取方法能够有效降低人工成本，提高合同管理效率。与传统的人工识别提取方式相比，该方法具有更高的性价比。
- 法律可行性
在我国，合同法等相关法律法规对合同的管理和识别提出了明确要求。基于图像识别的合同识别提取方法符合法律法规，具有一定的法律可行性。
- 应用可行性
基于图像识别的合同识别提取方法已在部分企业得到应用，取得了良好的效果。随着技术的不断成熟，该方法将在更多领域得到广泛应用。
四、结论
基于图像识别的合同识别提取方法具有技术可行性、经济可行性、法律可行性和应用可行性。随着技术的不断发展和完善，该方法有望在合同管理领域发挥重要作用，提高合同管理效率，降低企业成本。