端到端的OCR：基于CNN的实现 OCR是一个古老的问题。这里我们考虑一类特殊的OCR问题，就是验证码的识别。传统做验证码的识别，需要经过如下步骤： 1. 二值化 2. 字符分割 3. 字符识别 这里最难的就是分割。如果字符之间有粘连，那分割起来就无比痛苦了。 最近研究深度学习，发现有人做 ...

在以前的OCR任务中，识别过程分为两步：单字切割和分类任务。我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体，在送入CNN里进行文字分类。但是此法已经有点过时了，现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别，即我们不需要显式加入文字切割这个环节，而是将文字识别转化为序列学习问题 ...

1.OCR简介OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）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，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；2.Tesseract简介Tesseract是Ray Smith ...

一、软阈值算法及推导： 二、近端投影与近端梯度下降 以上推导是结合很多大佬博客整理的，如有侵权，请及时联系，将对其进行修改。 ...

CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法，其理论基础可以参考我上一篇文章，本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果。 数据处理 利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像，一共360万张图像样本，效果如下： 我们划分了训练集和测试集（10:1），并单独存储为两个文本文件 ...

到训练 Deep Retrieval 算法介绍 模型结构 ...

本文推荐了一项汽车VIN码自动识别技术，用户通过手机“扫一扫”的简单操作，就可以快速识别VIN码，查询到车辆的详细信息，为汽修汽配、二手车交易、车辆监管、查勘理赔提高工作效率。 VIN是英文Vehi ...

L1正则化是一种常用的获取稀疏解的手段，同时L1范数也是L0范数的松弛范数。求解L1正则化问题最常用的手段就是通过加速近端梯度算法来实现的。 考虑一个这样的问题： 　　minx f(x)+λg(x) x∈Rn，f(x)∈R，这里f(x)是一个二阶可微的凸函数，g(x)是一个凸函数（或许不可 ...