[发明专利]基于机器深度学习的智能扫描识别归档系统

权利要求书

1.一种基于机器深度学习的智能扫描识别归档系统，其特征在于，包括如下模块：

光学字符识别模块，用于将含有文字的图像按字切割成可独立识别的单元，然后运用算法分析每个图像单元中文字的形态特征，并通过比对标准特征库中的数据，判断出该文字在计算机中的标准编码并按通用格式输出保存在文本文件中；

机器学习模块，用于提高所述光学字符识别模块的识别正确率；

文件智能归档模块，用于对档案全文进行词频统计、内容分析从而自动提取标识符，再通过自定义的匹配规则去创建对应的文件夹进行分类存放；

全文检索模块，用于实现直接对档案全文库进行逐字检索的操作。

2.根据权利要求1所述的基于机器深度学习的智能扫描识别归档系统，其特征在于：所述光学字符识别模块的工作流程为影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、人工校正、将识别结果输出保存。

3.根据权利要求1所述的基于机器深度学习的智能扫描识别归档系统，其特征在于：还包括网络传输模块、异地检索模块、复制引用模块。

4.根据权利要求1所述的基于机器深度学习的智能扫描识别归档系统，其特征在于：所述标识符包括关键词、主题词。

5.根据权利要求1所述的基于机器深度学习的智能扫描识别归档系统，其特征在于：所述光学字符识别模块内预设OCR软件。

6.根据权利要求1所述的基于机器深度学习的智能扫描识别归档系统，其特征在于：所述机器学习模块应用如下机器学习算法：决策树算法、随机森林算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、K最近邻算法、神经网络算法。