[发明专利]识别文档方向的方法、系统和神经网络

权利要求书

1.一种用于识别文档的方向的方法，包括：

提取文档中的文本行；

计算所述文本行为正向的第一正向结果和为反向的第一反向结果；

计算旋转180度后的所述文本行为正向的第二正向结果和为反向的第二反向结果；以及

根据所述第一正向结果和所述第一反向结果以及所述第二正向结果和所述第二反向结果确定文档的方向。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，利用卷积神经网络来计算所述文本行为正向的第一正向结果和为反向的第一反向结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述卷积神经网络包括具有若干个卷积层和池化层的叠加结构的卷积池化部和分类部，并且计算所述文本行为正向的第一正向结果和为反向的第一反向结果包括：

由所述卷积神经网络的卷积池化部对所述文本行执行卷积处理和池化处理以得到一维数组；以及

由所述卷积神经网络的分类部对所述一维数组执行分类处理，以输出表示文本行为正向的概率作为第一正向结果和表示文本行为反向的概率作为第一反向结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，利用包括旋转层、具有若干个卷积层和池化层的叠加结构的卷积池化部、反序层和分类部的扩展卷积神经网络来计算旋转180度后的所述文本行为正向的第二正向结果和为反向的第二反向结果，包括：

由所述旋转层将所述文本行旋转180度；

由所述扩展卷积神经网络的卷积池化部对旋转后的文本行进行卷积处理和池化处理从而得到一维数组；

由所述反序层将所述一维数组中的各个元素的顺序反转；以及

由所述扩展卷积神经网络的分类部对顺序反转后的一维数组执行分类处理，以输出表示文本行为正向的概率作为第二正向结果和表示文本行为反向的概率作为第二反向结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，根据所述第一正向结果和所述第一反向结果以及所述第二正向结果和所述第二反向结果确定文档的方向包括：

将所述第一正向结果与所述第二反向结果相加作为正向置信度；

将所述第一反向结果与所述第二正向结果相加作为反向置信度；以及

根据所述正向置信度和所述反向置信度来确定所述文档的方向。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，所述扩展卷积神经网络通过在所述卷积神经网络中插入所述旋转层和所述反序层来得到。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，仅需要训练所述卷积神经网络。

8.一种用于识别文档的方向的系统，包括：

提取装置，提取文档中的文本行；

第一计算装置，与所述提取装置连接，并且计算所述文本行为正向的第一正向结果和为反向的第一反向结果；

第二计算装置，与所述提取装置连接，并且计算旋转180度后的所述文本行为正向的第二正向结果和为反向的第二反向结果；以及

确定装置，与所述第一计算装置和所述第二计算装置连接，并且根据所述第一正向结果和第一反向结果以及所述第二正向结果和第二反向结果确定文档的方向。

9.一种用于识别文档的方向的神经网络系统，包括：

输入部，从文档中提取文本行并输入到卷积神经网络和扩展卷积神经网络中；

卷积神经网络，计算所述文本行为正向的第一正向结果和为反向的第一反向结果；

扩展卷积神经网络，计算旋转180度后的所述文本行为正向的第二正向结果和为反向的第二反向结果；以及

输出部，根据所述第一正向结果和所述第一反向结果以及所述第二正向结果和所述第二反向结果确定文档的方向，并输出所确定的结果。

10.根据权利要求9所述的神经网络系统，其中，所述扩展卷积神经网络包括：

旋转层，将所述文本行旋转180度；

卷积池化部，具有若干个卷积层和池化层的叠加结构，并且对旋转后的所述文本行进行卷积处理和池化处理从而得到一维数组；

反序层，将所述一维数组中的各个元素的顺序反转；以及

分类部，对顺序反转后的一维数组执行分类处理，以输出表示文本行为正向的概率作为第二正向结果和表示文本行为反向的概率作为第二反向结果。