由于文本识别任务的特殊性,输入数据中存在大量的上下文信息,卷积神经网络的卷积核特性使其更关注于局部信息,缺乏长依赖的建模能力,因此仅使用卷积网络很难挖掘到文本之间的上下文联系。为了解决这一问题,CRNN文本识别算法引入了双向 LSTM(Long Short-Term Memory) 用来增强上下文建模,通过实验证明双向LSTM模块可以有效的提...
文本识别的应用场景很多,有文档识别、路标识别、车牌识别、工业编号识别等等,根据实际场景可以把文本识别任务分为两个大类:规则文本识别和不规则文本识别。 规则文本识别:主要指印刷字体、扫描文本等,认为文本大致处在水平线位置 不规则文本识别: 往往出现在自然场景中,且由于文本曲率、方向、变形等方面差异巨大,文字往往...
传统OCR将文字行识别划分为字符切分和单字符识别两个独立的步骤,尽管通过训练基于卷积神经网络的单字符识别引擎可以有效提升字符识别率,但切分对于字符粘连、模糊和形变的情况的容错性较差,而且切分错误对于识别是不可修复的。因此在该框架下,文本行识别的准确率主要受限于字符切分。假设已训练单字符识别引擎的准确率p=99...
解读未知:文本识别算法的突破与实际应用 1.文本识别算法理论 背景介绍 文本识别是OCR(Optical Character Recognition)的一个子任务,其任务为识别一个固定区域的的文本内容。在OCR的两阶段方法里,它接在文本检测后面,将图像信息转换为文字信息。 具体地,模型输入一张定位好的文本行,由模型预测出图片中的文字内容和置信...
对于无序文本识别这一块,首先一方面受关注度还比较低,其次仅有少量的工作聚焦在特定的工业场景,例如集装箱文本识别、钢卷号识别等,但它们具有固定的编码规则 (xxx-xx-xxx) ,识别相对简单,不具有好的泛化性。当引入新的工业文本编码规则时,识别网络需要重新设计和训练,这是耗时费力的; 动机 结合上面的背景知识,如...
文本识别的应用场景很多,有文档识别、路标识别、车牌识别、工业编号识别等等,根据实际场景可以把文本识别任务分为两个大类:规则文本识别和不规则文本识别。 规则文本识别:主要指印刷字体、扫描文本等,认为文本大致处在水平线位置 不规则文本识别: 往往出现在自然场景中,且由于文本曲率、方向、变形等方面差异巨大,文字往往...
一、文本识别的基本方法 1. 基于OCR的文本识别 OCR是一种通过计算机程序对图像中的文字进行识别的技术。它通过将图像中的文字进行分割、预处理、特征提取和比对等步骤，最终将其转换为可编辑和可操作的文本格式。2. 基于模板匹配的文本识别 模板匹配是一种基于图像相似性的识别方法。它通过将待识别的图像与预先定义...
一、文本识别 文本识别是指将文本转换为计算机可读的格式,常见的应用场景包括文字翻译、文本分类、情感分析等。文本识别的核心技术是自然语言处理,即通过分析语言的语法、语义和上下文信息,将文本转换为计算机可读的格式。 实现文本识别的方法有很多种,其中最常见的是基于规则的方法和基于机器学习的方法。基于规则的方法通...