【技术实现步骤摘要】
一种智能解析PDF图文的方法
本专利技术属于人工智能
,具体涉及一种智能解析PDF图文的方法。
技术介绍
图像识别技术是人工智能的一个重要应用,它是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础,在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域有重要的应用价值。目前对文本的识别研究是建立在已有的文本上,主要涉及词义转换、词频统计等方面,仅仅是对PDF文本关键信息切分、文本段落信息抽取、表格信息处理等纯文字或者高度统一的弱图像分析,然而关于PDF文档的图像识别、文本解析等比较欠缺,对PDF中的重要关系图的提取解析少之又少。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种智能解析PDF图文的方法,解决了现有技术中存在的对PDF文档的图像识别、文本解析、提取重要关系图比较欠缺的问题。本专利技术所采用的技术方案是一种智能解析PDF图文的方法,具体按照以下步骤实施:步骤1,对输入文档进行数据处理,得到待处理图像;步骤2,采用分类器提取待处理图像中的目标图像;r>步骤3,采用角点本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能解析PDF图文的方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:/n步骤1,对输入文档进行数据处理,得到待处理图像;/n步骤2,采用分类器提取待处理图像中的目标图像;/n步骤3,采用角点对目标图像进行检测,判断箭头方向;/n步骤4,采用OCR技术与步骤3所得出的箭头方向判断目标图像的多重竖直情况,获得解析后的股权关系。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种智能解析PDF图文的方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:
步骤1,对输入文档进行数据处理,得到待处理图像;
步骤2,采用分类器提取待处理图像中的目标图像;
步骤3,采用角点对目标图像进行检测,判断箭头方向;
步骤4,采用OCR技术与步骤3所得出的箭头方向判断目标图像的多重竖直情况,获得解析后的股权关系。
2.根据权利要求1所述的一种智能解析PDF图文的方法,其特征在于,所述步骤1具体为:
在客户端网页输入系统文档A,经过筛选条件函数T(x)将其转化为B=T(A),再经过图片转换函数F(x)转化为C=F(B);具体表达式如下:
式(1)中,B为筛选后文件,C为图片集合。
3.根据权利要求2所述的一种智能解析PDF图文的方法,其特征在于,所述步骤2具体为:
在C的基础上采用分类器寻找所需的图像,记为通过对Dp图形定位出所需目标,记为目标图像具体为:
式(2)、(3)中,Dp为股权关系流程图,n1为所有含流程图图像的PDF文档集合,n2为单页PDF文档中所含流程图的总数,Arq为每张流程图中箭头数量,i为变量。
4.根据权利要求3所述的一种智能解析PDF图文的方法,其特征在于,所述分类器的表达式为:
式(4)中,m为分类器的种类,k为同种分类器所训练模型的个数,S为分类器。
5.根据权利要求4所述的一种智能解析PDF图文的方法,其特征在于,所述分类器包括支持向量机、线性判断分析、朴素贝叶斯、Logit模型-最大似然估计、感知元或决策树。
6.根据权利要求3所述的一种智能解析PDF图文的方法,其特征在于,所述步骤3具体为:
采用角点检测目标图像所具有的角点,记为其中,Pi为目标图像所具角点个数,并返回Pi相应的坐标Ei,在规定误差δ(x)范围内通过判断Ei的X与Y坐标位置来确定方框的从属关系;
具体表述如下:
按照竖直关系将Ei存储到两个列表当中,完整箭头图像具有尾部连接持股方,头部指向被控股方的特征,将列表中大点距值作为头部,小点距值作为尾部,然后根据两个列表中的竖直坐标方向来判断箭头方向,表达式如下:
技术研发人员:张贝贝,郭仲穗,郑浩然,仵晨伟,魏嵬,
申请(专利权)人:西安理工大学,
类型:发明
国别省市:陕西;61
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