摘要
本发明涉及票据智能核验技术领域，公开了基于机器学习的财务票据智能识别与核验方法。该方法实时获取财务票据原始图像数据流，监控输入票据数量总量并判断是否超过系统处理安全阈值；超限时，用机器学习算法处理票据图像特征元素生成特征交互图以评估潜在错误风险等级，应用信号分解技术分析背景噪声分布模式，重构噪声动态特性模型并计算其对关键区域的干扰程度指标；依据上述等级和指标决策是否启动整体核验优化流程；启动时，解析各票据图像识别路径属性数据生成识别复杂因子，据此计算核验优先级值并排序输出核验序列。该方法能提升财务票据识别与核验的准确性和效率，优化处理流程。
