[发明专利]基于深度学习网络的文档识别方法和终端有效
| 申请号： | 201910075453.3 | 申请日： | 2019-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN109840492B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 郝占龙;林玉玲;陈文传 | 申请（专利权）人： | 厦门商集网络科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06V30/41 | 分类号： | G06V30/41;G06V30/19;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司： | 福州科扬专利事务所(普通合伙) 35001 | 代理人： | 何小星 |
| 地址： | 361000 福建省厦*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习网络的文档识别方法及终端，属于数据处理领域。通过获取多个隐层节点组；每一隐层节点组与不同的文档训练样本集对应；获取所述多个隐层节点组中的第一隐层节点组；所述第一隐层节点组对应的文档训练样本集为所有隐层节点组的文档训练样本集的总和；第一隐层节点组中的最后一个隐层节点分别与所述多个隐层节点组中其余隐层节点组的第一个隐层节点连接；所述第一隐层节点组中的第一个隐层节点与预设的输入层连接；所述多个隐层节点组中除所述第一隐层节点组外的其余隐层节点组的最后一个隐层节点分别与预设的输出层连接，得到OCR深度学习网络。实现在提高OCR深度学习网络文字识别准确度的同时提高计算资源的利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网络 文档 识别 方法 终端 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习网络的文档识别方法，其特征在于，包括：获取多个隐层节点组；每一隐层节点组与不同的文档训练样本集对应；每一隐层节点组中的各隐层节点依次连接；获取所述多个隐层节点组中的第一隐层节点组；所述第一隐层节点组对应的文档训练样本集为所述多个隐层节点组中除去第一隐层节点组外的其余隐层节点组的文档训练样本集的总和；第一隐层节点组中的最后一个隐层节点分别与所述多个隐层节点组中其余隐层节点组的第一个隐层节点连接；所述第一隐层节点组中的第一个隐层节点与预设的输入层连接；所述多个隐层节点组中除所述第一隐层节点组外的其余隐层节点组的最后一个隐层节点分别与预设的输出层连接，得到OCR深度学习网络；所述OCR深度学习网络用于识别文档图像中的字符。
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