OCR技術淺探：特征提取(1)
研究背景 關於光學字符識別(Optical Character Recognition, 下面都簡稱OCR)，是指將圖像上的文字轉化為計算機可編輯的文字內容，眾多的研究人員對相關的技術研究已久，也有不少成熟的OCR技術和產品產生，比如漢王OCR、ABBYY FineReader ...
原文：OCR技術淺探： 光學識別（3）
經過前面的文字定位和文本切割，我們已經能夠找出圖像中單個文字的區域，接下來可以建立相應的模型對單字進行識別。 模型選擇 在模型方面，我們選擇了深度學習中的卷積神經網絡模型，通過多層卷積神經網絡，構建了單字的識別模型。 卷積神經網絡是人工神經網絡的一種，已成為當前圖像識別領域的主流模型。 它通過局部感知野和權值共享方法，降低了網絡模型的復雜度，減少了權值的數量，在網絡結構上更類似於生物神經網絡，這也 ...
2017-02-06 10:58 0 2519 推薦指數：
相關推薦
OCR技術淺探：Python示例(5)
文件說明： 1. image.py——圖像處理函數，主要是特征提取； 2. model_training.py——訓練CNN單字識別模型（需要較高性能的服務器，最好有GPU加速，否則真是慢得要死）； 3. ocr.py——識別函數，包括單字分割、前面訓練好的模型進行單字識別、動態規划提升效果 ...
OCR技術淺探： 語言模型和綜合評估（4）
語言模型 由於圖像質量等原因，性能再好的識別模型，都會有識別錯誤的可能性，為了減少識別錯誤率，可以將識別問題跟統計語言模型結合起來，通過動態規划的方法給出最優的識別結果。這是改進OCR識別效果的重要方法之一。 轉移概率 在我們分析實驗結果的過程中，有出現這一案例。由於圖像不清晰等可能的原因 ...
OCR技術淺探 ： 文字定位和文本切割（2）
文字定位 經過前面的特征提取，我們已經較好地提取了圖像的文本特征，下面進行文字定位。 主要過程分兩步： 1、鄰近搜索，目的是圈出單行文字； 2、文本切割，目的是將單行文本切割為單字。 鄰近搜 ...
OCR技術淺探：基於深度學習和語言模型的印刷文字OCR系統
作者： 蘇劍林 系列博文： 科學空間 OCR技術淺探：1. 全文簡述 OCR技術淺探：2. 背景與假設 OCR技術淺探：3. 特征提取(1) OCR技術淺探：3. 特征提取(2) OCR技術淺探：4. 文字定位 OCR技術淺探：5. 文本切割 OCR技術淺探：6. 光學識別 ...
OCR光學字符識別--STN-OCR 測試
1、同文章中建議的使用ubuntu-python隔離環境，真的很好用 參照：http://blog.topspeedsnail.com/archives/5618啟動虛擬環境：source env/ ...
Ocrad.js – JS 實現 OCR 光學字符識別
Ocrad.js 相當於是 Ocrad 項目的純 JavaScript 版本，使用 Emscripten 自動轉換。這是一個簡單的 OCR （光學字符識別）程序，可以掃描圖像中的文字回文本。 不像 GOCR.js，Ocrad.js 被設計成一個端口，而不是圍繞可執行的包裝。這意味着后續 ...
OCR圖像識別技術-Asprise OCR
// csc AspriseDemo.cs /r:AspriseOcr.dll // 注意注冊：AspriseOCR.InputLicense("123456", "123456789123456789123456789"); // http://asprise.com/ocr/docs/html ...