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麻文华的专栏

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微信 OCR（2）：深度序列学习助力文字识别

深度学习大数据人工智能微信

本文主要介绍了深度序列学习在OCR中的应用，包括CRNN、EDA、Encoder-Decoder、Attention模型等。这些模型在OCR领域取得了显著的成果，可以用于端到端的文本识别。其中，CRNN模型在文本识别任务上表现尤为突出，可以处理不同大小、字体、颜色的文本，并且不需要文本框标注。在实践中，使用Attention OCR模型可以更好地处理含有多个背景干扰的文本，并且可以适应不同排版和字体大小的文本，真正实现了端到端的文本识别。然而，该方法仍存在一些局限性，如识别结果字符内容可能乱序，以及不适用于文字内容较多的图片等。

2017-09-14

8.5K2

证件识别技术进化史

图像识别人工智能云+未来图像处理

本文介绍了证件识别技术的起源、发展和应用前景。随着互联网和智能手机的普及，证件识别的需求也日益增加。本文主要从证件识别技术的起源、发展、实现方式、技术挑战和前景展望等方面进行了详细的阐述和分析。证件识别技术的应用范围广泛，包括金融、医疗、物流等行业，在医疗行业，可以用于电子病历的识别和医疗票据的识别；在物流行业，可以用于快递单据的识别和追踪等。证件识别技术的应用前景非常广阔，但同时也面临着一些技术挑战，如识别准确率、效率、适应性等方面的问题。

2017-07-21

5.3K0

我们教电脑识别视频字幕

深度学习图像处理图像识别

本文介绍了一种基于深度学习的视频字幕识别和生成方法，包括字符级和单词级两个模块，以及针对视频字幕中字符和单词的识别和生成任务。首先，通过深度学习模型对视频中的字幕进行定位和提取，然后使用字符级和单词级两个模块分别进行字符和单词的识别和生成。实验结果表明，该方法能够有效地识别和生成视频字幕，对于艺术字体、手写字体等难以切分的情况，以及对于视频中的噪声干扰，都具有较高的鲁棒性。

2017-04-06

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