开放能力 开发平台 文心大模型 场景应用 软硬一体 客户案例 AI市场 开发与生态 资讯 文档 控制台登录 文字识别 视频介绍 多场景、多语种、高精度的文字检测与识别服务,多项ICDAR指标居世界第一;广泛适用于远程身份认证、财税报销、文档电子化等场景,为企业降本增效;提供稳定易用的在线API、离线SDK、软件部署包...
然而,目前开源OCR工具种类繁多,不同场景图像的识别效果却参差不齐,这给开发人员的选型工作带来了不小的挑战。为了尽可能全面测试OCR工具的识别能力,本次测评精心挑选了12款开源OCR工具,在五类不同数据集上进行横向评比,以期为用户提供更为准确、客观的选型...
OCR技术一直是人工智能领域中接近实际应用的研究方向，它代表了AI-1.0时代的技术成果。随着以LLM（Large Language Models）为核心的AI-2.0时代的到来，OCR技术成为了多模态大型模型的一项基础技能，各大模型纷纷投入资源进行研发。尽管多模态大型模型似乎在OCR领域具有压倒性优势，但我们认为，专注于OCR的研究远未结束...
总之，OCR行业与AI的结合是一个双向促进的过程。AI将推动OCR技术的持续进步，而OCR的应用也将为AI提供丰富的数据源和实际应用场景。未来，OCR行业有望与AI共同发展，迎来更广阔的市场机会。企业应积极关注这一趋势，布局AI与OCR的结合，以提升自身的竞争力和市场份额。
传统OCR技术广泛应用于印刷体文字的识别，如银行卡、身份证等证件信息的读取。aiOCR则更适合处理手写体、表格、发票等复杂文本识别场景。在一些需要高精度文本识别的场景，如自动驾驶、智能医疗等领域，aiOCR的优势更加明显。七、案例分析 某公司需要对一批手写体表格进行数据提取和分析，传统OCR技术无法满足要求。通过...
在识别准确率方面，aiOCR由于其深度学习算法的支持，其准确率相对更高。相比之下，传统OCR主要依靠模板匹配技术，其准确率较低。二、处理速度 在处理速度方面，传统OCR由于其简单易用的特点，在小规模数据处理中表现得更快。而aiOCR在大规模数据处理时表现更为出色。三、对多语言支持 aiOCR可以通过深度学习技术实现...
传统OCR技术主要是基于模板匹配和特征提取两种方法。而aiOCR则是通过深度学习算法对大量图像样本进行训练，使其具备了自主识别图像中字符的能力。相较于传统OCR技术，aiOCR在处理复杂场景下具有更高的准确性和鲁棒性。二、处理速度 由于aiOCR采用了GPU并行计算等多种优化手段，因此在处理大批量图像时具有明显的速度优势...
ABBYY FineReader是一款知名的OCR和文档转换工具,它使用先进的AI人工智能和机器学习技术将包括PDF在内的各种文档类型转换成可编辑和可搜索的格式。其OCR功能通常以高准确度、多语言支持和处理复杂文档布局的能力而受到认可。支持Windows、macOS和iOS系统。 市面上常见的OCR工具往往只能识别PDF和图片格式文件。除了这两个...
OCR 识别功能是 UPDF 的核心功能之一，除了基础的“识别”之外，还具有高精确度、多布局、多语言、速度快等优点，能够快速实现识别需求。近日，UPDF AI 模块上线，让用户能够只借助 UPDF 这一个软件就实现“AI+OCR”的办公模式。先通过 UPDF 的 OCR 功能将 PDF 图像内容转换为可搜索、可编辑的 PDF 文本内容...
除了硬质的表面外，纸质载体的识别也存在难点。比如在大会展出的《桃花源记》古籍识别项目中，古书的纸张比常规印刷用纸更薄，而且会有“毛边”、“透字”现象，都会对文字识别产生干扰，这时AI就需要去区分哪些是使用者需要的文字内容，遇到个别显示不清晰的文字，还要通过智能算法去“理解”去判断这个文字是什么。36...