[发明专利]基于视觉和文本内容的光学字符识别错误校正

权利要求书

1.一种系统，其特征在于，包括：

存储器，所述存储器上存储有计算机可执行部件；

处理器，所述处理器至少执行以下计算机可执行部件：

图像分类部件，所述图像分类部件使用神经网络将扫描的内容划分为块，并将所述块标记为第一内容和第二内容；

第一内容分析部件，所述第一内容分析部件将所述第一内容转换为词特征矢量；和

第二内容分析部件，所述第二内容分析部件将所述第二内容转换为图像特征矢量。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，其中，所述第一内容分析部件包括词构造部件，所述词构造部件采用光学字符识别部件识别所述第一内容的字符来从所述第一内容构造词。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，其中，所述第一内容分析部件包括矢量生成部件，所述矢量生成部件将所述词转换为所述词特征矢量。

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述第二内容分析部件采用卷积神经网络将所述第二内容转换为所述图像特征矢量。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，其中，所述计算机可执行部件进一步包括：

错误校正部件，所述错误校正部件采用多方向长短期存储器模块来识别错误并校正所述错误。

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，其中，所述计算机可执行部件进一步包括：

词生成部件，所述词生成部件使用所述词特征矢量和所述图像特征矢量来生成最终词。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，其中，所述词生成部件采用双向长短期存储器模块来学习所述第一内容和所述第二内容之间的关联，以生成所述最终词。

8.一种方法，其特征在于，包括：

通过包括处理器的系统，使用神经网络将扫描的内容划分为块，并将所述块标记为文本内容和图像内容；

通过所述系统，将所述文本内容转换为词特征矢量；和

通过所述系统，将所述图像内容转换为图像特征矢量。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，进一步包括：

通过所述系统，采用所述词特征矢量和所述图像特征矢量来生成最终词。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，其中，生成所述最终词包括学习所述文本内容与所述图像内容之间的关联，以生成所述最终词。