[發明專利]關鍵信息處理方法和裝置在審
| 申請號: | 201710067371.5 | 申請日: | 2017-02-07 |
| 公開(公告)號: | CN108399597A | 公開(公告)日: | 2018-08-14 |
| 發明(設計)人: | 陳磊;肖聘;鄒學軍 | 申請(專利權)人: | 深圳前海明磊融創科技有限公司 |
| 主分類號: | G06T3/00 | 分類號: | G06T3/00;G06N99/00;G06F21/60 |
| 代理公司: | 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224 | 代理人: | 謝曲曲 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市福*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 模糊化處理 特征信息 關鍵信息 圖片 關鍵信息處理 匹配 特征信息獲取 方法和裝置 自動化處理 機器學習 區域確定 信息庫 預設 | ||
1.一種關鍵信息處理方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取待處理圖片,識別所述待處理圖片中的信息;
通過機器學習獲取識別到的所述待處理圖片中的信息中的特征信息;
判斷預設的關鍵信息庫中是否存在與待處理圖片中的特征信息匹配的關鍵信息;
若是,則獲取與所述特征信息匹配的關鍵信息對應的模糊化處理區域和模糊化處理方式;
根據所述模糊化處理區域確定與所述特征信息對應的需要進行模糊化處理的區域,根據所述模糊化處理方式對所述區域進行模糊化處理。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述獲取待處理圖片,識別所述待處理圖片中的信息的步驟,包括:
獲取待處理圖片,根據預設規則對所述待處理圖片進行區域劃分,分別對各個區域中的信息進行識別。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述通過機器學習獲取識別到的所述待處理圖片中的信息中的特征信息的步驟,包括:
獲取識別到的所述待處理圖片中的信息,根據機器學習對所述信息進行分詞處理;
將分詞處理的結果與預設匹配詞典相匹配;
若匹配成功,則提取分詞結果中分詞信息為所述待處理圖片中的特征信息。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述獲取待處理圖片,識別所述待處理圖片中的信息的步驟之后,還包括:
若識別所述待處理圖片中的信息識別失敗,則對所述待處理圖片進行標記存儲。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,獲取待處理圖片,識別所述待處理圖片中的信息,包括:
獲取待處理圖片,判斷所述待處理圖片的圖片格式是否為預設圖片格式;
若是,則識別所述待處理圖片中的信息;
若否,則轉換所述待處理圖片的圖片格式為預設圖片格式,然后識別所述待處理圖片中的信息。
6.一種關鍵信息處理裝置,其特征在于,所述裝置包括:
識別模塊,用于獲取待處理圖片,識別所述待處理圖片中的信息;
第一獲取模塊,用于通過機器學習獲取識別到的所述待處理圖片中的信息中的特征信息;
匹配模塊,用于判斷預設的關鍵信息庫中是否存在與待處理圖片中的特征信息匹配的關鍵信息;
第二獲取模塊,用于若是,則獲取與所述特征信息匹配的關鍵信息對應的模糊化處理區域和模糊化處理方式;
處理模塊,用于根據所述模糊化處理區域確定與所述特征信息對應的需要進行模糊化處理的區域,根據所述模糊化處理方式對所述區域進行模糊化處理。
7.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述識別模塊還用于獲取待處理圖片,根據預設規則對所述待處理圖片進行區域劃分,分別對各個區域中的信息進行識別。
8.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述第一獲取模塊包括:
分詞模塊,用于獲取識別到的所述待處理圖片中的信息,根據機器學習對所述信息進行分詞處理;
提取模塊,用于將分詞處理的結果與預設匹配詞典相匹配;若匹配成功,則提取分詞結果中分詞信息為所述待處理圖片中的特征信息。
9.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述裝置還包括:
標記存儲模塊,用于若識別所述待處理圖片中的信息識別失敗,則對所述待處理圖片進行標記存儲。
10.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述識別模塊還用于獲取待處理圖片,判斷所述待處理圖片的圖片格式是否為預設圖片格式;若是,則識別所述待處理圖片中的信息;若否,則轉換所述待處理圖片的圖片格式為預設圖片格式,然后識別所述待處理圖片中的信息。
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