OCR,或光学字符识别,是最早的计算机视觉任务之一,因为在某些方面它不需要用到深度学习。因此,早在2012年深度学习热潮之前,OCR就有了各种不同的应用,有些甚至可以追溯到1914年 。
现在的任务是从OCR文字识别的结果中提取我指定的关键信息。OCR的文字识别结果使用符号包围,包含所识别出来的文字,顺序在原始图片中从左至右、从上至下。我指定的关键信息使用[]符号包围。请注意OCR的文字识别结果可能存在长句子换行被切断、不合理的分词、对应错位等问题,你需要结合上下文语义进行综合判断,以抽取准确的关键信息。输出为json格式。
文字是信息的重要载体之一。通过书写、印刷、电子设备等方式,文字可以被记录下来并传递给他人。文字也是语言的重要组成部分,人们可以通过文字来表达自己的思想、感情和意图。在信息化时代,文字仍然是最基本、最重要的信息传递方式之一,也有着其不可替代的优势,如:简短明了、方便快捷、易于编辑、可归纳整理等。
Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动。 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”,为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理: ---- 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作。OCR(光学字符识别)旨在从图片中检测和识别文字信息,本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一,OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。
由于最近在接触一些OCR的工作,所以本期《晓说AI》和大家分享一下我的一些总结,先从基本的概念讲起。如有错误,还请指正,谢你3千遍。如有疑问,欢迎留言,我会第一时间答复。
「百度飞桨(PaddlePaddle)」 是百度推出的开源深度学习平台。作为国内领先的深度学习框架之一,飞桨提供了丰富的工具和资源,帮助开发者和研究者轻松地构建、训练和部署各种深度学习模型。他有非常全面的深度学习库,提供了广泛的深度学习库和工具,涵盖了图像处理、自然语言处理、推荐系统等多个领域。开发者可以轻松地使用这些工具构建复杂的深度学习模型。并且它支持灵活的模型定义和训练,使其适用于各种深度学习任务。
本文介绍了OCR(光学字符识别)技术的基本概念、发展历程、主要应用领域,以及基于深度学习的OCR识别框架。与传统OCR相比,基于深度学习的OCR识别框架减少了三个步骤,降低了因误差累积对最终识别结果的影响。
通用文字 OCR 识别 API 是一种功能强大的服务,可用于多场景、多语种的整图文字检测和识别,通过将OCR技术应用于学校环境,可以实现教育资源的数字化和学习过程的自动化。
OCR是一项科技革新,通过自动化大幅减少人工录入的过程,帮助用户从图像或扫描文档中提取文字,并将这些文字转换为计算机可读格式。这一功能在许多需要进一步处理数据的场景中,如身份验证、费用管理、自动报销、业务办理等都显得尤为实用。现如今,OCR解决方案会结合AI(人工智能)和ML(机器学习)技术,以自动化处理过程并提升数据提取的准确性。本文将介绍该技术的前世今生,一览该技术的阶段性发展:传统OCR技术统治的过去,深度学习OCR技术闪光的现在,预训练OCR大模型呼之欲出的未来!
雷锋网按:本文作者都大龙,2011年7月毕业于中科院计算技术研究所;曾任百度深度学习研究院(IDL)资深研发工程师,并连续两次获得百度最高奖—百万美金大奖;现在Horizon Robotics负责自主服务机器人、智能家居以及玩具方向的算法研究与开发,涉及深度学习、计算机视觉、人机交互、SLAM、机器人规划控制等多个领域。 深度学习独领风骚 人工智能领域深度学习独领风骚自2006 年Geoffery Hinton等在《科学》( Science) 杂志发表那篇著名的论文开始, 深度学习的热潮从学术界席卷到了工业
近年来,移动互联、大数据等新技术飞速发展,倒逼传统行业向智能化、移动化的方向转型。随着运营集约化、数字化的逐渐铺开,尤其是以OCR识别、数据挖掘等为代表的人工智能技术逐渐深入业务场景,为用户带来持续的经济效益和品牌效应。图书情报领域作为提升公共服务的一个窗口,面临着新技术带来的冲击,必须加强管理创新,积极打造智能化的图书情报服务平台,满足读者的个性化需求。无论是高校图书馆还是公共图书馆,都需加强人工智能基础能力的建设,并与图书馆内部的信息化系统打通,优化图书馆传统的服务模式,提升读者的借阅体验。
牛小明为四川长虹电器股份有限公司的资深专家,也跟CV君一样曾供职于华为,是两个可爱宝贝的父亲,研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等,Tel:15882855846; Email: xiaoming1.niu@changhong.com
光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。亦即将图像中的文字进行识别,并以文本的形式返回。
OCR全称Optical Character Recognition,即光学字符识别,最早在1929年被德国科学家Tausheck提出,定义为将印刷体的字符从纸质文档中识别出来。现在的OCR,狭义上指对输入扫描文档图像进行分析处理,识别出图像中文本信息。而随着OCR技术的日益发展,人们已不再仅仅满足于文档或书本上的文本,开始将目标转移到现实世界场景中的文本,这被称为场景文本识别(Scene Text Recognition,STR)。
前言 近年来,深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域取得非常突出的成果,成了最引人注目的技术热点之一。美团点评这两年在深度学习方面也进行了一些探索,其中在自然语言处理领域,我们将深度学习技术应用于文本分析、语义匹配、搜索引擎的排序模型等;在计算机视觉领域,我们将其应用于文字识别、目标检测、图像分类、图像质量排序等。下面我们就以语义匹配、图像质量排序及文字识别这三个应用场景为例,来详细介绍美团点评在深度学习技术及应用方面的经验和方法论。 基于深度学习的语义匹配 语义匹配技术,在信息检索、搜索引擎中有着重要的
同时在本微信公众号中,回复“SIGAI”+日期,如“SIGAI0515”,即可获取本期文章的全文下载地址(仅供个人学习使用,未经允许,不得用于商业目的)。
在互联网行业中,在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看,主要可以分为下面两种。
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)目前是文字识别的统称,已不限于文档或书本文字识别,更包括识别自然场景下的文字,又可以称为STR(Scene Text Recognition)。
最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。 什么是OCR? OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉
随着5G商用大规模落地,以及智能手机硬件性能越来越强、AIoT设备的快速普及,基于云-边缘-端算法和算力结构的移动端人工智能,仍有非常大的发展空间,亟待我们快速理解移动端深度学习的原理,掌握如何将其应用到实际业务中。
最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。
导读:作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的yonke。本文主要介绍基于深度神经网络的表格图像识别解决方案。 1.前言 1.1背景 大多数人日常办公处理的文件,无非就是表格和文档,其中表格的重要性毋庸置疑。在各行各业的桌面办公场景中,Excel和WPS是电子表格的事实标准。我们经常遇到这种需求:将一个表格图片的内容导入Excel。 以前我们只能对着图片把内容一点点敲进excel,既低效又容易出错。近年来,在深度学习的加持下,OCR (Optical Character Recognition,光学
在当今人工智能技术已经渗透到各个领域。其中,OCR(Optical Character Recognition)技术将图像中的文字转化为可编辑的文本,为众多行业带来了极大的便利。PaddleOCR是一款由百度研发的OCR开源工具,具有极高的准确率和易用性。
注:此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一】字符识别技术总览,详情见文末参考文献
在过去的数年中,腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域,团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统,持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上,借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段,可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解,从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别)是指对输入图像进行分析识
导读:作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的totoralin。本文主要介绍基于深度学习的文档重建框架,通过文档校正、版面分析、字体识别和阅读排序将纸质文档智能转成可编辑的电子文档。相比较传统的OCR技术,更加完整地恢复出文档关键图表等内容,提高用户文档处理的效率。 1、相关背景 随着知识爆炸,借助纸质媒体、网络媒体等途径每天我们都在接触大量的信息。但是当我们发现某些信息是有启发性、有价值的,又苦于如何将这些信息沉淀下来。由于这些信息载体丰富多样,有的是纸质书有的是网页报道有的是PDF电子书,没有
本文介绍了OCR异构加速在腾讯云上的应用和优化,通过多FPGA芯片协同的异构加速架构和通用加速器引擎,实现了高性能、低成本的OCR识别。同时,平台支持业务模型的快速部署和迭代,为云端OCR服务提供了一种高效的解决方案。
在过去的数年中,腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域,团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统,持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上,借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段,可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解,从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别)是指对输入图像进行分析
近年来,随着人工智能技术的快速发展,OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)技术得到了广泛的应用和重视。OCR技术用于将印刷或手写的文本转化为可编辑的数据,极大地提高了数据处理的效率和精确度。腾讯云的文字识别服务提供了强大而可靠的OCR功能,为开发者和AI爱好者提供了便捷的文字识别解决方案。
在数据抓取和网络爬虫技术中,验证码是常见的防爬措施,特别是嘈杂文本验证码。处理嘈杂验证码是一个复杂的问题,因为这些验证码故意设计成难以自动识别。本文将介绍如何使用OCR技术提高爬虫识别嘈杂验证码的准确率,并结合实际代码示例,展示如何使用爬虫代理IP技术来规避反爬措施。
【导读】《专知AI日报》,每天精选AI业界发生的最新最具有影响力的动态事件,为你简文速读了解。 1. 【Bengio一人署名论文,提出“意识RNN”,用4页纸进军通用AI】深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio昨天在arXiv上传论文,署名只有他一人。Bengio在文中提出了一种“意识先验”,认为在现有模型和表征的基础上,还需要增加一个预测未来的因素,也即对“意识”的表征。Bengio认为这种全新的理论有很多展开方式,而且大幅偏离现有的数据建模方法和对未来的假设(即未来状态基于智能体的行动),或将为
本文将主要介绍数平精准推荐团队的文本检测技术。
1) 对表格图片应用深度学习进行图像分割,分割的目的是对表格线部分进行标注,分割类别是4类:横向的线,竖向的线,横向的不可见线,竖向的不可见线,类间并不互斥,也就是每个像素可能同时属于多种类别,这是因为线和线之间有交点,交点处的像素是同属多条线的。
引言 一年一度的计算机视觉顶级会议 CVPR 2018 于6月18-22日在美国盐湖城召开。本届大会有超过 3300 篇的论文投稿,录取 979 篇(接受率约为 29%,其中包括 70 篇 Oral
背景 自动化测试从最早期的录制回放技术开始,逐步发展成DOM对象识别与分层自动化,以及基于POM(Page Object Model)来提高用例复用,到当前火热的基于AI技术的自动化,体现了自动化测试的发展趋势是更加智能,更加精准,更加高效。在这里我们给大家介绍两种在业界已经有广泛使用的智能自动化测试技术: 自愈(Self-Healing)技术 机器学习(Machine Learning)技术 自愈技术 1.1 什么是自愈技术 自愈(Self-Healing)技术在计算机术语中是指:一种自我修复的管理机制。
摘要:在日常生活工作中,我们难免会遇到一些问题,比如自己辛辛苦苦写完的资料,好不容易打印出来却发现源文件丢了;收集了一些名片,却要一个一个地录入信息,很麻烦;快递公司的业务越来越好,但每天需要花费很多时间登记录入运单,效率非常的低。
腾讯云文字识别OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是一种将图像或手写文字转换成文本的技术。腾讯云文字识别OCR是腾讯云AI能力之一,可以将印刷体、手写体、数字、符号等多种形式的文字图像转换成可编辑文字内容,同时提供多种编程语言SDK、API等接口方式,为各行业提供高效、准确的文字识别服务。
深度学习字符识别测试: 说明: 1.设置比较简单,只需要进行创建模型,直接识别图像即可。 2.可用GPU和CPU两种方式,我这里使用笔记本Win10-x64 i5 ,CPU模式测试的,4G内存跑例程会直接卡死就加了内存。 3.对于工业生产我们一般只需要识别一行字符或者几个字符,可以抠图裁剪即可识别。 和传统方法对比
文本是人类最重要的信息来源之一,自然场景中充满了形形色色的文字符号。在过去的十几年中,研究人员一直在探索如何能够快速准确的从图像中读取文本信息,也就是现在OCR技术。
11月20日Halcon官网如期更新了Halcon 20.11.1.0版本,Halcon20.11包括Steady和Progress版本。一起来看看20.11更新的新特征新功能吧
作者介绍: 数据平台部OCR+团队负责人。2008年毕业于中国科学院研究生院,主攻模式识别、计算机视觉、图像处理、以及深度学习等方向。读研期间曾在模式识别顶级期刊PAMI(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)发表指纹识别相关论文。此前在腾讯优图团队从事图像处理(人脸识别)相关工作,现在属于腾讯技术工程事业群\数据平台部\OCR+团队,主要从事文字识别、图像语义理解等相关工作。 引言 OCR技术,通俗来讲就是从图像中
光学字符识别OCR技术(Optical Character Recognition)是指从图像中自动提取文字信息的技术。这项技术横跨了人工智能里的两大领域:CV(计算机视觉)和NLP(自然语言处理),综合使用了这两大领域中的很多技术成果。
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 在我们办公时,是不是经常遇到图片内容转文字的需求? 你是用什么工具解决的呢?是手机自带拍照转文字功能?还是使用 QQ 里面的工具? 今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具 ——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 项目链接:https://github.com/ianzhao05/textshot 使用方法 运行
月24日,百度研究院深度学习实验室(IDL)宣布,通过APIStore将其自主研发的百度人脸识别技术免费对外开放。
前几天康耐视举行了一次线上分享会,主要是对2022年他们新产品的一些介绍和老产品的更新说明。我抽时间听了一下给我的感觉是康耐视现在基本上是在all in AI,他们传统的视觉算法和平台基本上没有太大的变化,但是在AI产品这一块丰富了很多。
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。
文本是人类最重要的信息来源之一,自然场景中充满了形形色色的文字符号。光学字符识别(OCR)相信大家都不陌生,就是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。
OCR(optical character recognition)文字识别是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR最重要的课题。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有:拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性,产品的稳定性,易用性及可行性等。
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