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 ...
原文：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： . 全文簡述 OCR技術淺探： . 背景與假設 OCR技術淺探： . 特征提取 OCR技術淺探： . 特征提取 OCR技術淺探： . 文字定位 OCR技術淺探： . 文本切割 OCR技術淺探： . 光學識別 OCR技術淺探： . 語言模型 OCR技術淺探： . 綜合評估 OCR技術淺探： . 代碼共享 完 泰迪杯：基於深度學習和語言模型的印刷 ...
2018-01-08 17:32 0 1563 推薦指數：
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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。 鄰近搜索 我們可以對提取的特征圖進行連通區域搜索，得到的每個連通區域視為一個漢字。 這對於大多數漢字 ...
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 ...
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 ...
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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 ...
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【OCR技術系列之四】基於深度學習的文字識別（3755個漢字）
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《深度實踐OCR 基於深度學習的文字識別》 筆記
僅供學習使用 ...