識別 OCR技術淺探:7. 語言模型 OCR技術淺探:8. 綜合評估 OCR技術淺探:9. 代碼共享(完) ...
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,導致 電視 一詞被識別為 電柳 ,僅用圖像模型是不能很好地解決這個問題的,因為從圖像模型來看,識別為 電柳 ...
2017-02-06 11:11 0 2750 推薦指數:
識別 OCR技術淺探:7. 語言模型 OCR技術淺探:8. 綜合評估 OCR技術淺探:9. 代碼共享(完) ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
1. 語言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 從Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention ...
參考: https://mp.weixin.qq.com/s/NvwB9H71JUivFyL_Or_ENA http://yangminz.coding.me/blog/post/MinkolovRNNLM/MinkolovRNNLM_thesis.html 語言模型本質上是在回答一個 ...
說到自然語言,我就會想到朴素貝葉斯,貝葉斯核心就是條件概率,而且大多數自然語言處理的思想也就是條件概率。 所以我用預測一個句子出現的概率為例,闡述一下自然語言處理的思想。 統計語言模型-概率 句子,就是單詞的序列,句子出現的概率就是這個序列出現的概率 可以想象上面這個式子計算量 ...