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A SELF-LEARNING SYSTEM AND METHODS FOR AUTOMATIC DOCUMENT RECOGNITION, AUTHENTICATION, AND INFORMATION EXTRACTION

机译:自动识别,认证和信息提取的自学系统和方法

摘要

A computerized system for classifying and authenticating documents is provided. The Classification process involves the creation of a Unique Pair Feature Vector which provides the best discrimination information for each pair of Document Classes at every node in a Pairwise Comparison Nodal Network. The Nodal Network has a plurality of nodes, each node corresponding to the best discrimination information between two potential document classes. By performing a pairwise comparison of the potential documents using this nodal network, the document is classified. After classification, the document can be authenticated for validity.
机译:提供了一种用于对文档进行分类和认证的计算机化系统。分类过程涉及创建唯一对特征向量,该向量为成对比较节点网络中每个节点的每对文档类对提供最佳判别信息。节点网络具有多个节点,每个节点对应于两个潜在文档类别之间的最佳区分信息。通过使用该节点网络对潜在文档进行成对比较,可以对文档进行分类。分类后,可以对文档进行身份验证以确保有效性。

著录项

  • 公开/公告号WO2015196084A1

    专利类型

  • 公开/公告日2015-12-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 KUKLINSKI THEODORE;MONK BRUCE;

    申请/专利号WO2015US36714

  • 发明设计人 KUKLINSKI THEODORE;MONK BRUCE;

    申请日2015-06-19

  • 分类号G07D7;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 14:19:57

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