原文:OCR技术浅探:特征提取(1)

研究背景 关于光学字符识别 Optical Character Recognition, 下面都简称OCR ,是指将图像上的文字转化为计算机可编辑的文字内容,众多的研究人员对相关的技术研究已久,也有不少成熟的OCR技术和产品产生,比如汉王OCR ABBYY FineReader Tesseract OCR等.值得一提的是,ABBYY FineReader不仅正确率高 包括对中文的识别 ,而且还能保 ...

2017-02-06 10:11 1 11486 推荐指数:

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OCR技术: 光学识别(3)

经过前面的文字定位和文本切割,我们已经能够找出图像中单个文字的区域,接下来可以建立相应的模型对单字进行识别。 模型选择 在模型方面,我们选择了深度学习中的卷积神经网络模型,通过多层卷积神经网 ...

Mon Feb 06 18:58:00 CST 2017 0 2519
OCR技术:Python示例(5)

文件说明: 1. image.py——图像处理函数,主要是特征提取; 2. model_training.py——训练CNN单字识别模型(需要较高性能的服务器,最好有GPU加速,否则真是慢得要死); 3. ocr.py——识别函数,包括单字分割、前面训练好的模型进行单字识别、动态规划提升效果 ...

Wed May 09 18:33:00 CST 2018 2 2317
OCR技术: 语言模型和综合评估(4)

语言模型 由于图像质量等原因,性能再好的识别模型,都会有识别错误的可能性,为了减少识别错误率,可以将识别问题跟统计语言模型结合起来,通过动态规划的方法给出最优的识别结果。这是改进OCR识别效果的重要方法之一。 转移概率 在我们分析实验结果的过程中,有出现这一案例。由于图像不清晰等可能的原因 ...

Mon Feb 06 19:11:00 CST 2017 0 2750
OCR技术 : 文字定位和文本切割(2)

文字定位 经过前面的特征提取,我们已经较好地提取了图像的文本特征,下面进行文字定位。 主要过程分两步: 1、邻近搜索,目的是圈出单行文字; 2、文本切割,目的是将单行文本切割为单字。 邻近搜索 我们可以对提取特征图进行连通区域搜索,得到的每个连通区域视为一个汉字。 这对于大多数汉字 ...

Mon Feb 06 18:48:00 CST 2017 0 7990
OCR技术:基于深度学习和语言模型的印刷文字OCR系统

作者: 苏剑林 系列博文: 科学空间 OCR技术:1. 全文简述 OCR技术:2. 背景与假设 OCR技术:3. 特征提取(1) OCR技术:3. 特征提取(2) OCR技术:4. 文字定位 OCR技术:5. 文本切割 OCR技术:6. 光学 ...

Tue Jan 09 01:32:00 CST 2018 0 1563
数据特征提取

数据表达 : 有时,我们通过对数据集原来的特征进行转换,生成新的"特征"或者说成分,会比直接使用原始的特征效果要好,即数据表达(data representation) 特征提取 : 如图像识别,数据表达显得十分重要,因为图像是有成千上万个像素组成的,每个像素又有不同的的RGB色彩值,所以我 ...

Wed May 29 21:59:00 CST 2019 0 1154
文本之特征提取

法一:Bag-of-words 词袋模型 文本特征提取有两个非常重要的模型: 词集模型:单词构成的集合,集合中每个元素都只有一个,也即词集中的每个单词都只有一个 词袋模型:如果一个单词在文档中出现不止一次,并统计其出现的次数(频数) 两者本质上的区别,词袋是在词集的基础上 ...

Wed Dec 19 22:41:00 CST 2018 0 636
七、特征提取和转换

TF-IDF TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency ) 是文本挖掘中一种广泛使用的特征向量化方法。TF-IDF反映了语料中单词对文档的重要程度。假设单词用t表示,文档用d表示,语料用D表示,那么文档频度DF(t, D)是包含 ...

Tue Jan 10 00:43:00 CST 2017 0 2573
 
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