在楚识OCR技术中,CTC被用于对RNN的输出进行解码,从而得到最终的文本序列。CTC损失函数的引入不仅简化了识别流程,还提高了模型的鲁棒性和泛化能力。 二、技术优势 2.1 高效准确 楚识OCR技术结合了CNN强大的特征提取能力和RNN有效的序列建模方法,以及CTC损失函数在序列对齐方面的优势,实现了对印刷体文本行的高效准确识别...
采用文本识别网络CRNN+CTC。CRNN全称为卷积循环神经网络，将特征提取，序列建模以及转录整合到统一的模型...
RNN 进行时序分类时,不可避免出现冗余信息,如图 所示,5 个时间步分别被识别为 [a,a,a,b,b],然后将重复的字符合并为 “ab”,但是对于如 book 等字符,合并字符后变成了 bok ,显然不行,所以 CTC 使用 blank 机制解决这个问题。 blank 机制原理:以“-”符号代表 blank,RNN 输出序列时,在文本标签中的重复的...
CTC全称Connectionist temporal classification,是一种常用在语音识别、文本识别等领域的算法,用来解决输入和输出序列长度不一、无法对齐的问题。在CRNN中,它实际上就是模型对应的损失函数。 传统监督学习算法面临的问题: 假设输入序列为x=[x1,x2,x3,…,xt],对应的输出序列y=[y1,y2,y3,…,yt] x和y的长度是可...
(x) x = self.conv4_x(x) x = self.flatten(x) x = self.fc1(x) x = self.fc1_activation(x) return x final_feature_width = 26 num_class = 37 epochs = 10 net = CNNCTC(num_class, final_feature_width) input = ops.ones((1, 3, 32, 100)) output = net(input) print(output...
本项目适用于Python3.6,GPU>=NVIDIA GTX1050Ti,原master分支已经正式切换为CNN+LSTM+CTC的版本了,是时候写一篇新的文章了。 长话短说,开门见山,网络上现有的代码以教学研究为主,本项目是为实用主义者定制的,只要基本的环境安装常识,便可很好的训练出期望的模型,重定义几个简单的参数任何人都能使用机器学习技术训练...
CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 手写汉字脱机识别的困难 手写汉字脱机识别跟印刷汉字识别系统同属光符阅读器OCR的范畴。它们的识别对象都是二维的方块汉字,工作原理相同,系统构成也基本相似,但手写汉字脱机识别问题更多,困难更大。...手写汉字脱机识别为什么那么困难呢?我们认为:最根本的原因是手写汉字的字...
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网络具体来说(,BL我们STM使用了)卷对提取积的特征神经网络进行(序列CNN建模),对最后验证码通过图像连接进行时序特征分类提取(,CTC然后)利用实现不定长序列的识别。 CNN是一种深度学习算法,具有强大的特征提取能力。通过对验证码图像进行卷积、池化等操作,我们可以提取出图像中的关键信息,如字符的形状、大小、颜色等...
CTC算法能够在不需要字符级别标注的情况下实现字符与标签的近似软对齐,从而提高了识别精度。 3. 实际应用案例 CNN在文字识别中的应用非常广泛,包括但不限于文档扫描、车牌识别、身份证识别、手写签名验证等。例如,在自动驾驶领域,CNN可以实时识别道路标志和交通指示牌上的文字信息,为车辆提供导航和决策支持。 实践与...