[發(fā)明專利]一種文檔版面的識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202111360162.2 | 申請(qǐng)日: | 2021-11-17 |
| 公開(公告)號(hào): | CN113901954A | 公開(公告)日: | 2022-01-07 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 張鵬 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 上海高德威智能交通系統(tǒng)有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06K9/00 | 分類號(hào): | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F40/30 |
| 代理公司: | 北京柏杉松知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11413 | 代理人: | 項(xiàng)京;高鶯然 |
| 地址: | 201821 上海市*** | 國(guó)省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 文檔 版面 識(shí)別 方法 裝置 電子設(shè)備 存儲(chǔ) 介質(zhì) | ||
1.一種文檔版面的識(shí)別方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取待識(shí)別文檔;
提取所述待識(shí)別文檔的視覺特征和語義特征,其中,所述視覺特征標(biāo)識(shí)所述待識(shí)別文檔對(duì)應(yīng)的圖像整體排版上的視覺特點(diǎn),所述語義特征至少包括字符級(jí)別的特征和文本行級(jí)別的特征;
將所述圖像特征與所述語義特征進(jìn)行融合,得到多模態(tài)文檔特征;
基于所述多模態(tài)文檔特征,識(shí)別得到所述待識(shí)別文檔中各元素的元素位置和類別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述提取所述待識(shí)別文檔的視覺特征和語義特征的步驟,包括:
當(dāng)判斷所述待識(shí)別文檔為文件格式的文檔時(shí),將所述待識(shí)別文檔轉(zhuǎn)換為圖像,作為待識(shí)別圖像;對(duì)所述待識(shí)別文檔進(jìn)行文件解析,獲得所述待識(shí)別文檔包括的文本內(nèi)容以及文本位置;
當(dāng)判斷所述待識(shí)別文檔為圖像格式的文檔時(shí),將所述待識(shí)別文檔作為待識(shí)別圖像;對(duì)所述待識(shí)別文檔進(jìn)行圖像識(shí)別,獲得所述待識(shí)別文檔包括的文本內(nèi)容以及文本位置,其中,所述文本內(nèi)容至少包括字符級(jí)別的文本內(nèi)容和文本行級(jí)別的文本內(nèi)容;
提取所述待識(shí)別圖像的視覺特征,并基于所述文本內(nèi)容以及所述文本位置確定所述待識(shí)別文檔的語義特征。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述提取所述待識(shí)別圖像的視覺特征,并基于所述文本內(nèi)容以及所述文本位置確定所述待識(shí)別文檔的語義特征的步驟,包括:
將所述文本內(nèi)容按照所述文本位置填充至所述待識(shí)別文檔中,得到語義特征圖;
將所述待識(shí)別圖像和所述語義特征圖輸入預(yù)先建立的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲得所述第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的視覺特征和語義特征;或,
將所述待識(shí)別圖像輸入預(yù)先建立的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲得所述第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的視覺特征,將所述語義特征圖輸入預(yù)先建立的第三卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲得所述第三卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的語義特征。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述將所述圖像特征與所述語義特征進(jìn)行融合,得到多模態(tài)文檔特征的步驟,包括:
將所述圖像特征與所述語義特征輸入預(yù)先建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲得所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的多模態(tài)文檔特征,其中,所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于將圖像特征與語義特征進(jìn)行特征融合,所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于以下公式計(jì)算得到所述多模態(tài)文檔特征M:
M=A*V+(1-A)*S
其中,V為所述視覺特征,S為所述語義特征,A=f(V,S),A為通過視覺特征樣本和語義特征樣本訓(xùn)練所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的加權(quán)權(quán)重,f為所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)的映射函數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項(xiàng)所述的方法,其特征在于,所述基于所述多模態(tài)文檔特征,識(shí)別得到所述待識(shí)別文檔中各元素的元素位置和類別的步驟,包括:
基于所述多模態(tài)文檔特征,對(duì)所述待識(shí)別文檔進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),確定所述待識(shí)別文檔中各元素的元素位置和類別。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,在所述確定所述待識(shí)別文檔中各元素的元素位置和類別的步驟之后,所述方法還包括:
基于預(yù)先確定的文檔元素之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系,對(duì)所述各元素的元素位置和類別進(jìn)行調(diào)整,得到所述各元素最終的元素位置和類別。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于預(yù)先確定的文檔元素之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系,對(duì)所述各元素的元素位置和類別進(jìn)行調(diào)整,得到所述各元素最終的元素位置和類別的步驟,包括:
將所述多模態(tài)文檔特征、所述各元素的元素位置和類別輸入預(yù)先建立的關(guān)系建模模型,以使所述關(guān)系建模模型基于預(yù)先確定的文檔元素之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系和所述多模態(tài)文檔特征,對(duì)所述各元素對(duì)應(yīng)的元素位置和類別進(jìn)行調(diào)整,輸出所述各元素最終的元素位置和類別。
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