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手写体 OCR 识别

Datawhale干货 作者:王浩,结行科技算法工程师 参加了“世界人工智能创新大赛”——手写体 OCR 识别竞赛(任务一),取得了Top1的成绩。...但OCR技术在实际应用中也存在一些问题,在各类凭证字段的识别中,手写体由于其字体差异性大、字数不固定、语义关联性较低、凭证背景干扰等原因,导致OCR识别率准确率不高,需要大量人工校正,对日常的银行录入业务造成了一定的影响...赛题地址:http://ailab.aiwin.org.cn/competitions/65 赛题任务 本次赛题将提供手写体图像切片数据集,数据集从真实业务场景中,经过切片脱敏得到,参赛队伍通过识别技术...即: 输入:手写体图像切片数据集 输出:对应的识别结果 本任务提供开放可下载的训练集及测试集,允许线下建模或线上提供 Notebook 环境及 Terminal 容器环境(脱网)建模,输出识别结果完成赛题...数据规模和内容覆盖 B.数据示例 原始手写体图像共分为三类,分别涉及银行名称、年月日、金额三大类,分别示意如下: 相应图片切片中可能混杂有一定量的干扰信息,分别示例如下: 识别结果 JSON 在训练集中的格式如下

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ocr文字识别0804

今天我翻开ocr识别的demo发现,更新上线了智能卡证分类了。这意味着将为你的开发带来了极大的便利。 image.png 那我们来看一下这个接口给我们带来的能力是什么呢?...DiscernType.N 否 Array of String 可以指定要识别的票证类型,指定后不出现在此列表的票证将不返回类型。不指定时默认返回所有支持类别票证的识别信息。...以下是当前支持的类型:IDCardFront: 身份证正面识别IDCardBack: 身份证背面识别Passport: 护照BusinessCard: 名片识别BankCard: 银行卡识别VehicleLicenseFront...: 行驶证主页识别VehicleLicenseBack: 行驶证副页识别DriverLicenseFront: 驾驶证主页识别DriverLicenseBack: 驾驶证副页识别PermitFront:...当图片类型不支持分类识别或者识别出的类型不在请求参数DiscernType指定的范围内时,返回结果中的Type字段将为空字符串,Name字段将返回"其它" RequestId String 唯一请求 ID

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OCR文字识别技术

信息化时代,录入信息的时代,在这大数据时代,非结构数据如何快速高效地处理图片化、形体化的信源,使之通过识别转化为可编辑的文本信息和特征数据,方便数据库的采集、管理、分析和决策,成为摆在诸多领域面前的共同难题...OCR,作为一种自动解读这种图像符号的技术,毫无疑问将是下阶段大数据发展的大方向。...从身份证识别、银行卡识别、车牌识别到名片识别、文档识别等各种形式的识别OCR都能轻松搞定。现在你只要用手机对准这些进行拍照扫描,OCR技术瞬间就能将图片中的文字转变为可编辑的文本信息。...在这信息高速发展的时代,信息电子化已经成为了时代的必然趋势,而OCR技术作为文字电子化过程中最重要的环节,它改变了传统纸质介质资料输入的概念。...全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势,随处可见大数据的影响,顺应移动互联网大潮,OCR技术无论是面向行业用户还是面向普通用户都呈现出移动化的趋势。

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OCR Tool PRO Mac(OCR光学字符识别)

推荐这款OCR光学字符识别工具OCR Tool PRO,以卓越的准确性和速度从图像和 PDF 中提取文本。...OCR Tool PRO Mac图片OCR Tool PRO版软件功能OCR 工具允许在选定区域中捕获具有任何文本的屏幕的一部分。它可以立即被识别并复制到剪贴板。...OCR 工具是一种简单、易于使用、超级高效且尊重您的隐私(不会从您的设备中获取数据)。...主要特点抓取屏幕区域以实现超高效的 OCR多次抓取屏幕区域以快速工作从 iPhone/iPad 和扫描仪捕获图像以进行即时 OCR 并将结果复制到剪贴板。...扫描条形码和二维码左右旋转图像以获得更好的文本识别在输入图像上显示叠加使用快速模式或准确模式进行文本识别使用自动语言校正功能语言支持:英语、法语、意大利语、德语、西班牙语、葡萄牙语、繁体中文和简体中文。

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实战|TensorFlow 实践之手写体数字识别!

本文的主要目的是教会大家运用google开源的深度学习框架tensorflow来实现手写体数字识别,给出两种模型,一种是利用机器学习中的softmax regression作分类器,另一种将是搭建一个深度神经网络以达到...99%正确率的手写体数字识别模型。...下载后的数据集分为训练集、验证集、测试集(也就是train_data,validation_data,test_dasta,记住,这样的划分很重要,它可以检验我们得到的模型在真实场景下的识别能力)。...可见深度神经网络,在手写体识别项目上表现地相比于softmax regression,效果会好的多的多。...我们学习了在tensorflow中实现softmax regression、一种深度神经网络的过程;简单了解了tensorflow的运行机制和内部参数、函数机构,相信看完大家可以手动设计一个神经网络将识别率继续提高

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OCR检测与识别技术

OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别)是指对输入图像进行分析识别处理,获取图像中文字信息的过程,具有广泛的应用场景,例如场景图像文字识别、文档图像识别、卡证识别...对比英文识别,中文OCR具备更强挑战。例如英文数字可建模为62分类问题,若要识别中文10000个汉字,则需建模为10000分类问题。...标注文字的成本远高于标注人脸、物体等数据,高标注成本限制了OCR数据集规模。因此,合成样本方法的出现,有效缓解了深度网络对于OCR真实标注数据的依赖,极大推动了OCR识别领域的深度算法的发展。...基于联结时序分类 与语音识别问题类似,OCR可建模为时序依赖的词汇或者短语识别问题。...一些学者尝试把CTC损失函数借鉴到OCR识别中,CRNN [5]就是其中代表性算法。

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【深度学习】OCR文本识别

OCR文字识别定义 OCR(optical character recognition)文字识别是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即...如何除错或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR最重要的课题。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有:拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性,产品的稳定性,易用性及可行性等。...---- 以美团的OCR识别为例 基于深度学习的OCR 文字是不可或缺的视觉信息来源。相对于图像/视频中的其他内容,文字往往包含更强的语义信息,因此对图像中的文字提取和识别具有重大意义。...传统的印刷体OCR解决方案整体流程如图所示。 从输入图像到给出识别结果经历了图像预处理、文字行提取和文字行识别三个阶段。...基于上述试验,与传统OCR相比,我们在多种场景的文字识别上都有较大幅度的性能提升,如图19所示: 与传统OCR相比,基于深度学习的OCR识别率方面有了大幅上升。

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