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走进AI时代的文档识别技术 之文档重建

本文主要介绍基于深度学习的文档重建框架，通过文档校正、版面分析、字体识别和阅读排序将纸质文档智能转成可编辑的电子文档。 图2 传统OCR文档重建 可以发现与传统的OCR识别方案不同，我们需要识别出图片中的表格、图片、公式、段落样式、文字样式、排版等内容，并可以在保证内容不丢失的情况下直接插入到文档中，将纸质文档一键转换成可直接编辑的电子文档 图6 仿真扭曲文档 2.3 排版识别、字体识别 版面分析网络：版面分析是文档分析中的关键技术，传统的方法是通过设计人为规则判断文档各个区域元素类型。 图8 版面识别效果 字体识别网络：日常文档图片往往存在各种特色字体，比如粗体、下划线或者楷书等等。为了更好地还原文档的真实内容，这里我们引入字体识别模块支持特殊字体的识别。 产品包括：QQAR中的上百种场景和目标识别、手势识别；移动端实时头部语义分割和手势姿态估计；QQ小程序码检测和识别；腾讯文档中的文档排版识别和表格重建等。

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图片文字、数字识别并转文档

由于OCR默认识别英文和数字，不能识别中文，所以需要将语言字库文件夹添加到系统变量中。 二、识别英文和数字 软件安装和配置好后，就可以进行图片识别啦。 首先来看下用python识别简单的数字图片，效果怎么样，具体图片如下： ? 可以发现数字的识别结果和原图是完全一致的，这种数字识别可以应用在验证码的识别中。 接下来看下常见的由英文表头和数字内容组成的图片表格，这种类型图片的识别效果。 ? 会发现‍网上自动识别结果也存在一些问题，不过比一个一个手敲数据要好很多。 以上讲的都是英文和数字的识别，要想识别中文可以选择加载相应的中文包，也可以调用百度API。 可以发现猿啸哀的啸识别成了喝，长江滚滚来识别成了长江木，最后一句也存在一定的问题。 下一篇文章我们一起来探索调用百度AI的文字识别功能，对比来看哪一种方式的识别效果好。

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    走进AI时代的文档识别技术 之表格图像识别

    本文主要介绍基于深度神经网络的表格图像识别解决方案。 1.前言 1.1背景 大多数人日常办公处理的文件，无非就是表格和文档，其中表格的重要性毋庸置疑。 因此我们实现了一种识别表格图像的解决方案，并与腾讯文档结合，切实提升用户办公效率。 下面是我们的识别效果展示： ? ? 下图是我司某个OCR平台所返回的识别结果。 ? 2.4 识别表格结构 接下来需要识别表格的结构，以跟OCR结果进行匹配。 只需将单位换成Excel、WPS或者腾讯文档的标准单位，就可以转成电子表格了！ 3.实现与部署 3.1 整体流程 我们实现的这套表格识别方案，拥有客户端实时检测表格和后台识别生成表格两个部分。 我们的方案目前集成在腾讯文档中，大家可以体验。 3.2 训练数据仿真 我们人工采集标注了数万样本。做为补充，我们也程序仿真生成样本。

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    揭秘人脸识别灰色产业链：你的面部信息值多少钱？

    雷锋网报道 人脸识别技术已经强大到对公民的自由构成严重威胁。尽管如此，这个行业仍然蓬勃发展。 如今，数十家初创企业和科技巨头正在向酒店、零售店、甚至学校和夏令营销售人脸识别服务。 如今，公司已经成为人脸识别领域的佼佼者，他们如果认为向海量被识别者征求同意是一件麻烦事，他们可能就不会再多此一举了。 包括Kairos在内的行业领军企业正在人脸识别软件市场展开竞争。 随着面部识别传播到更多社会领域，解决这些问题将变得迫在眉睫。 横跨教育和零售领域 面部识别软件并不是新鲜事物，该技术早在20世纪80年代就已出现。 面部识别的这场革命得益于两个因素，而这些因素正在让人工智能领域变得更加广泛。 第一个是新兴的深度学习科学，这是一种类似于人类大脑的模式识别系统。 与此同时，亚马逊和其他科技巨头尚未透露他们的收入中有多少来自面部识别。 多年来，面部识别最狂热的付费客户一直是执法机构。

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    PDF转Word 用谷歌文档进行在线OCR识别

    不吹不黑, 用实力说话, 博主实时随手拍了一张图片, 文字一区域,识别率很高, 文字二区域, 连MacBook Pro的大小写都准确识别到了, 真的是不错的服务 第二种: 用google文档的在线转换服务 我又拍摄了一张类似QQ识别过的图片,粘贴到pdf文档内, 查看效果(QQ没有将刚刚识别的原图保存到相册, 所以我又拍了一张, 这里没有控制变量,但图片大致类似, 顺便体验下google的黑科技) 然后用google在线文档打开 ? 查看识别效果 ? ? 小结: pdf转word属于办公室必备技能,如果文档的数量不大, 可以打开QQ直接扫一扫, 如果文档的数量很大, 建议直接上传到google硬盘,然后用google在线文档打开, 省时省力, 还有一个小技巧 在线文档很强大, 除pdf外, 普通图片上传到google文档,也可以用google在线文档打开, 打开后的文字识别效果也超级棒, 文档内会同时展示原图和从原图内识别出的文字, 感兴趣的可以自己试一试~

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    手把手教你opencv做人脸识别（附源码+文档）

    /haarcascade_frontalface_default.xml')#加载使用人脸识别器 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray)#检测图像中的所有面孔 三、Haar级联结合摄像头 代码：（还是用的前面得xml） # coding=gbk """ 摄像头人脸识别 作者：川川 @时间 : 2021/9/5 17:15 Haar级联结合摄像头 """ import : break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 效果： 四、使用SSD的人脸检测 代码： # coding=gbk """ 图片人脸识别 cv2.imshow("image", image) cv2.waitKey(0) cv2.imwrite("beauty_detected.jpg", image) 效果： 我们可以看到现在的识别效果非常好了 六、结语 如果你想更深了解这些原理，去读一下opencv文档吧，中文官方文档如下： https://woshicver.com/ 在很多人调用xm会遇到一些坑，我在这里说一下，读取xml的时候用相对路径

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    手把手教你opencv做人脸识别（附源码+文档）

    /haarcascade_frontalface_default.xml')#加载使用人脸识别器 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray)#检测图像中的所有面孔 三、Haar级联结合摄像头 代码：（还是用的前面得xml） # coding=gbk """ 摄像头人脸识别 作者：川川 @时间 : 2021/9/5 17:15 Haar级联结合摄像头 """ import : break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 效果： 四、使用SSD的人脸检测 代码： # coding=gbk """ 图片人脸识别 cv2.imshow("image", image) cv2.waitKey(0) cv2.imwrite("beauty_detected.jpg", image) 效果： 我们可以看到现在的识别效果非常好了 六、结语 如果你想更深了解这些原理，去读一下opencv文档吧，中文官方文档如下： https://woshicver.com/ 在很多人调用xm会遇到一些坑，我在这里说一下，读取xml的时候用相对路径

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    企业app制作大概需要多少钱_制作一个app系统软件多少钱

    企业app制作大概需要多少钱_制作一个app系统软件多少钱　　企业app制作大概需要多少钱　　华盛恒辉APP定制开发需要多少钱?　　1、APP定制开发需要多少钱?，定制APP需要多少全? 定制开发一款APP需要多少钱?　　2、原生应用，因此它们可以有机地集成到操作系统中。这些应用程序符合AppStore或的所有要求。　　 华盛恒辉制作一个app多少钱　　1、功能需求的复杂程度，在制作app之前，app解决什么样的问题，并将这些需求转化成app的功能说明。 按照这个app的功能说明，评估开发时间周期和报价，才可以确定制作一个app多少钱。　　2、UI界面交互设计，UI设计阶段主要是app界面的设计时间和设计效果影响着app的价格。

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    博客 | Github开源人体姿态识别项目OpenPose中文文档

    我将README文档翻译成了中文。 Mar 2018: 三维关键点重建模型 (从多个摄像机角度识别)! 更多信息可访问 全部更新文档 以及 版本更新记录. 效果 躯干、脚部识别 ? 躯干、脸部、手部识别 ? 身体、手指关键点识别 ? 身体识别 ? 安装、重装、卸载 Windows能用的版本: 点击所有版本 下载最新的版本即可。 或者，你也可以点击 安装文档 查看通过源代码编译安装的安装指南。 独立的脸部和手指检测: 脸部 不对身体关键点进行识别，仅对脸部关键点识别：如果你想加快处理速度（同时也会减少识别脸的个数），请看OpenCV脸部识别文档：doc/standalone_face_or_hand_keypoint_detector.md 查看文档doc/standalone_face_or_hand_keypoint_detector.md. 输出 请点击这个文档，查看输出文件的格式、关键点数据结构等信息。

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    如何提升智能文档处理识别精度？合合信息“版面分析”实现新突破

    这些文件在被拍照、扫描成电子文档的过程中，时常存在漏字、错位现象。究其原因，有个看似“冷门”却关键的技术点极大地影响了文字识别效果，这个技术便是“版面分析”。 近期，人工智能及大数据科技企业合合信息持续突破版面分析技术在版面分割、区域间的逻辑关系处理等方面的难题，通过智能文字识别、智能图像处理等核心技，助力使用者从各类复杂的图片文档中精准获取信息。 深度学习助力版面分析“泛化”难题突破 版面分析的目的是让机器“看懂”文档结构，即将文档图像分割成不同类型内容的区域，并分析区域之间的关系，这是内容识别之前的关键步骤。 对于研究人员或学生群体而言，版面分析与OCR技术的结合可以广泛应用于课件、试卷、作业、学术论文等材料的数字化处理，自动识别和提取多种教育类文档文本、图像、公式、表格等元素进行不同场景的应用，简化教学和学习过程 相关研究表明，现阶段，针对复杂版面文档和拍照变形文档的分析识别仍存在性能不足的情况。这个细小却重要的技术还需要更多的研究机构及科技企业加入进来，共同推动理论的研究与应用的突破。

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    R︱Softmax Regression建模 (MNIST 手写体识别和文档多分类应用)

    可以支持大部分的多分类问题，其中的两个示例：MNIST手写体识别和多文档分类(Multi-Class DocumentClassification) 的文档如下 二、示例文档 2.1 MNIST手写体识别数据集 MNIST手写体识别的数据集是图像识别领域一个基本数据集，很多模型诸如CNN卷积神经网络等模型都经常在这个数据集上测试都能够达到97%以上的准确率。 Part1、下载和Load数据 MNIST手写体识别的数据集可以直接从网站下载http://yann.lecun.com/exdb/mnist/，一共四个文件，分别下载下来并解压。 关于优化算法这个帖子有很好的总结： http://cs231n.github.io/neural-networks-3/ 2.2 多类别的文档分类 Softmax regression模型的每个输入为一个文档 我们假设挑选5个作者的文章进行训练softmax regression 模型，然后在测试集中预测任意文档属于哪一个作者，这就构成了一个5分类的问题。

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