[发明专利]基于深度学习的文档自动归类及光学字符识别方法及系统在审
| 申请号： | 201911025558.4 | 申请日： | 2019-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN111079511A | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 张晓东;张力飞;陈关州;朱坤;廖溥昀;谭效良;王铜 | 申请（专利权）人： | 湖北富瑞尔科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 易滨 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市东湖开发区武大园*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的文档自动归类及光学字符识别方法及系统，其方法包括：首先对待扫描的文档进行扫描，得到扫描图片，并对所述扫描图片进行预处理，得到预处理后的扫描图片；然后采用卷积神经网络对所述预处理后的扫描图片进行特征提取和分类，得到所述扫描图片的图片特征，并根据所述图片特征对所述扫描图片进行分类，以实现待扫描文档的自动归类；最后利用OCR引擎对所述扫描图片中的关键信息进行提取，以实现扫描图片的光学字符识别。本发明的有益效果是：利用卷积神经网络结合光学字符识别技术，实现扫描文档图片分类整理以及文件夹命名自动化、智能化处理的工作。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 文档 自动 归类 光学 字符 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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