学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

OCR检测与识别技术

本文将主要介绍数平精准推荐团队的文本检测技术。 数平精准推荐团队场景文本检测技术 1、文本检测技术 文本检测是场景文本识别的前提条件,要解决的问题是如何在杂乱无序、千奇百怪的复杂场景中准确地定位出文字的位置。 ,研发了一种用于任意方向文本的端到端文本检测方法,技术架构图如图4所示。 我们在物体检测技术架构的基础上,将角度信息融入到检测框架中,目的在于回归任意方向的文本框。 3、部分场景图片文本检测效果图 腾讯数平精准推荐团队自研的OCR技术目前已经广泛服务于公司内部的多个业务。

5.2K101

自然场景人脸检测技术实践

相信大家作为各公司技术团队的骨干,应该也和我的同事们一样,正在紧张忙碌地用技术支撑着各方面的工作,同舟共济,抗击疫情吧。请大家注意做好个人和家庭防护,多加强运动,提高免疫力。 今天美美给大家带来两篇人工智能领域的技术文章。一篇是机器学习平台的建设实践,一篇是自然场景中的人脸检测,希望对大家有所启发。 在自然场景中,人脸检测技术挑战极大,美团AI平台视觉智能中心从底层算法模型和系统架构两个方面进行了改进,开发了高精度人脸检测模型VICFace。 图1 自然场景人脸检测样本示例 二、技术发展现状 跟深度学习不同,传统方法解决自然场景人脸检测会从特征表示和分类器学习两个方面进行设计。 以下是相关技术细节的介绍。 1. 数据增强和采样策略 单阶段通用目标检测算法对数据增强方式比较敏感,如经典的SSD算法在VOC2007[50]数据集上通过数据增强性能指标mAP提升6.7。

65420
  • 广告
    关闭

    热门业务场景教学

    个人网站、项目部署、开发环境、游戏服务器、图床、渲染训练等免费搭建教程,多款云服务器20元起。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    灰盒web安全检测技术

    灰盒web安全检测 在传统的应用测试方法中, 灰盒测试是介于白盒测试与黑盒测试之间。灰盒web安全检测依然遵循灰盒测试概念, 但只关注代码实现的安全部分。 检测效率低下----对于大型的web应用,已经不再是几千上万行代码, 可能是几十或上百万行的代码, 无论是审计工具的运行效率还是漏洞的验证效率都是低下的。 J2EE灰盒检测与版本控制平台内测版 安恒信息已经开始实现灰盒安全测试工具, 走在国内web灰盒安全测试的最前端。 J2EE灰盒检测与版本控制平台演示版正在内测中, 检测常见代码层面漏洞类型: 反射型XSS、存储型XSS、SQL注入、文件包含、系统命令注入、安全目录绕过、OGNL表达式注入、URL跳转等。 ? 同样对国内及国外的开源项目的检测中, 测试应用部署后, 几分钟内就能快速发现大量高危0day漏洞。灰盒安全检测将解决开发语言在代码层面上常见安全漏洞。

    1K40

    目标检测算法中检测框合并策略技术综述

    随着深度学习技术的火热发展,目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。 短短不到五年时间,基于深度学习的目标检测技术,在网络结构上,从 two stage 到 one stage,从 bottom-up only 到 Top-Down,从 single scale network 到 feature pyramid network,从面向 PC 端到面向移动端,都涌现出许多好的算法技术,这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。 比如经典的Faster RCNN算法会生产2000的Region Proposal,如果对所有的检测检测框进行分类和处理,会造成大量无效计算。使用某些算法对检测框去重,是目标检测领域的一个重要方向。 经分析,检测器对于每个目标仅产生一个检测结果有两个关键点是必要的,一是一个loss惩罚double detections以告诉检测器我们对于每个目标仅需一个检测结果,二是相邻检测结果的joint processing

    54840

    目标检测算法中检测框合并策略技术综述

    随着深度学习技术的火热发展,目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。 短短不到五年时间,基于深度学习的目标检测技术,在网络结构上,从 two stage 到 one stage,从 bottom-up only 到 Top-Down,从 single scale network 到 feature pyramid network,从面向 PC 端到面向移动端,都涌现出许多好的算法技术,这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。 比如经典的Faster RCNN算法会生产2000的Region Proposal,如果对所有的检测检测框进行分类和处理,会造成大量无效计算。使用某些算法对检测框去重,是目标检测领域的一个重要方向。 经分析,检测器对于每个目标仅产生一个检测结果有两个关键点是必要的,一是一个loss惩罚double detections以告诉检测器我们对于每个目标仅需一个检测结果,二是相邻检测结果的joint processing

    1.9K30

    AI技术让病理检测更“聪明”

    据行业专家预测,AI病理技术将填补中国4-9万的病理医生缺口,进而极大地解放更多医疗资源。同时也将大幅提升检测效率和精准度,化身“医生的医生”,成为病理医生们的“最强大脑”。 “数字人体视觉挑战赛”将探索机器视觉等AI技术在宫颈癌筛查的应用前景,会大大加速人工智能技术在病理领域的普及,提升我国医疗服务质量,推动智能医疗产业发展。 人工智能领域巨头英特尔为参赛选手提供硬件和技术支持。 用于比赛中的英特尔 ® 深度学习加速技术(VNNI 指令集)极大提升了本次比赛的推断效率,将病理筛查的判断时间从 5s 降到 0.1s。 AI技术助力数字化病理检测走完“最后一公里” 在我国病理检测领域,人才缺失依然是最大的问题。 人才培养和诊断周期过长加剧了医院病理检测的压力,技术应用场景还是病理AI的“最后一公里”,目前属于薄弱环节。而AI技术的出现将有效辅佐我国病理检测行业走好这“一公里”。

    32531

    自然场景文本检测识别技术综述

    如果今年实施文本检测, 可以试试Resnet、FCN、Densenet等后起之秀作基础网络,或许有惊喜。 摘要 本文介绍图像文本识别(OCR)领域的最新技术进展。 (本图摘自新浪微博《光学字符识别技术:让电脑像人一样阅读》) 也有人用OCR技术泛指所有图像文字检测和识别技术, 包括传统OCR技术与场景文字识别技术。 这是因为,场景文字识别技术可以被看成是传统OCR技术的自然演进与升级换代。 图像文字检测和识别技术有着广泛的应用场景。 如下图所示,传统技术解决方案中,是先分别训练文字检测和文本识别两个模型,然后在服务实施阶段将这两个模型串联到数据流水线中组成图文识别系统。 ? 文本检测和识别技术处于一个学科交叉点,其技术演进不断受益于计算机视觉处理和自然语言处理两个领域的技术进步。

    2K20

    视觉深度伪造检测技术综述

    来源:专知本文约600字,建议阅读5分钟本文基于视觉深度伪造技术研究进行综述。 随着生成式深度学习算法的发展,深度伪造技术发展并应用于各个领域。 深度伪造技术的滥用使人们逐渐意识到其带来的威胁,伪造检测技术随之而生。本文基于视觉深度伪造技术研究进行综述。 1)简要介绍了视觉深度伪造技术的发展历程及技术原理,包括生成对抗网络在深度伪造制品中的应用;2)对现有的视觉深度伪造数据集进行汇总并归类;3)对目前的视觉深度伪造检测技术进行了分类,将现有的检测方法归纳为基于具体伪影的 、基于数据驱动的、基于信息不一致和其他类型视觉深度伪造检测等4种分类。 同时,本文分析了4种方法的具体优缺点,并进一步给出了未来视觉深度伪造检测研究的重点和难点。 http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?

    22110

    自然场景文本检测识别技术综述

    0629封面.jpg 番外 青蛇: 姐, 图像文本检测和识别领域现在的研究热点是什么? 白蛇: 白纸黑字的扫描文档识别技术已经很成熟,而自然场景图像文本识别的效果还不理想。 也有人用OCR技术泛指所有图像文字检测和识别技术, 包括传统OCR技术与场景文字识别技术。这是因为,场景文字识别技术可以被看成是传统OCR技术的自然演进与升级换代。 图像文字检测和识别技术有着广泛的应用场景。 如下图所示,传统技术解决方案中,是先分别训练文字检测和文本识别两个模型,然后在服务实施阶段将这两个模型串联到数据流水线中组成图文识别系统。 文本检测和识别技术处于一个学科交叉点,其技术演进不断受益于计算机视觉处理和自然语言处理两个领域的技术进步。

    4.3K20

    基于高光谱的无损检测技术

    高光谱图像技术最早应用在遥感军事领域,用于地面目标探测,地面物体分类。 何为高光谱图像 高光谱图像将图像技术和光谱技术相结合,不仅反映目标的二维图像信息,同时能够反映光谱维信息。高光谱图像具有三个维度:x-y-。 根据分光元件的不同,当前光谱成像技术主要分为色散型和滤光片型。 高光谱图像技术在无损检测的应用 食品存储时间检测(下图为不同存储时间的同一苹果的荧光高光谱图像) ? 2.农产品农药残留检测(下图为农药浓度为8mg/kg 叶菜样品的高光谱荧光图像及不同浓度梯度样品的荧光光谱曲线) ? 3.食品部位检测(下图为小番茄不同部位的高光谱曲线) ?

    36020

    目标检测技术指标mAP:识别准确率IOU:检测效果

    mAP:识别准确率 mAP在目标检测中用于判断识别的准确率,即用于衡量物品被检测出的概率,其跟以下两个指标有关: Precision(准确率):检测出的“物品有多少是真的物品 Recall(召回率): map.png 多次测试取平均值即为参数mAP值,该值越大说明系统性能越强 IOU:检测效果 通俗来说,IOU用于衡量目标检测中目标框的准不准,其定义为: $$ IOU = \cfrac{A \bigcap

    1.3K50

    CMA与其他CNV检测技术的评价

    应海峡两岸医药卫生交流协会遗传与生殖专业委员会遗传咨询从业人员培训班黄尚志(会议首席专家)老师邀请,xux(湖南大地同年生物科技有限公司首席信息官)主讲了《CMA与其他CNV检测技术的评价》。 方法中基本步骤的比较 判定CNV依据 全外显子组升级版(WES-plus) Panel CNV分析( Lynch Syndrome ) 高深度 PCR free WGS 未来NGS、三代测序一定是技术发展的趋势 但任何一种技术除了优势也有其局限性,我们搞清其设计原理、适用情况、限制因素和不适用情况,有助于我们采用最经济、最准确的技术方案,为患者提供最全面的筛查/诊断服务。

    27830

    CVPR2019-目标检测分割技术进展

    作者博客: https://blog.csdn.net/linolzhang CVPR 2019 没有出现像Faster RCNN,YOLO这种开创性的工作,基于现有方案和框架的改进为主,技术进步着实有些缓慢 本文重点介绍如下几个改进方法:GA-RPN、GIOU、FSAF、Mask Score RCNN GA-RPN GA-RPN由港中文、商汤和亚马逊联合提出,COCO Challenge 2018 检测任务 上图说明了 GIoU带来的效果提升,GIoU是一种Trcik方案,可以与任何检测框架结合,具体可以参考原文。运行对比: ? FSAF 来自CMU的一篇文章,提出了基于Single-Stage的特征层选择策略,在COCO上所有Single-Stage目标检测器中达到了SOT。 运行结果对比,可以看到该方法可以检测更多有挑战性的目标: ?

    1K40

    浅谈屏幕拍摄泄密跟踪的检测技术

    前言关注屏幕拍照安全检测技术介绍数字盲水印屏幕矢量水印摄像头检测屏摄检测缓解办法参考资料 前言 近日有新闻《创始人访问国外网站偷拍竞争对手 中电电机涨停开盘》,几个安全微信群里聊到现在的水印技术 再者说如果要加屏幕摄像头实时检测,KIA工具的数据处理能力得有多大?这和怀疑手机app窃听语音通话一样在技术上不可行,或者技术可行但是成本不划算的。 笔者找到一些资料同大家分享下: 检测技术介绍 数字盲水印 如果说空域方法是对空间域直接对图像操作将水印直接叠加在图像上,那么频域方法可以隐蔽的添加冗余信息,一般用于音视频的防盗版,也基本不损失图片质量 检测无线信号。对于摄像头设备使用wifi等传播时,通过检测摄像头特有的 VLF频段的辐射特征进行报警,适合远距离检测,这一般是防止偷拍活动的。 屏摄检测 中国科学技术大学和苏黎世联邦理工学院的两篇文章展示了真实的针对屏幕拍摄的检测

    4.8K30

    ·深度学习的目标检测技术演进解析

    [深度学习概念]·深度学习的目标检测技术演进解析 object detection个人理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别。 object detection技术的演进: RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起 这里有一个图像任务: 既要把图中的物体识别出来,又要用方框框出它的位置 物体检测(Object Detection) 当图像有很多物体怎么办的?难度可是一下暴增啊。 那任务就变成了:多物体识别+定位多个物体 那把这个任务看做分类问题? ? Fast-RCNN很重要的一个贡献是成功的让人们看到了Region Proposal+CNN这一框架实时检测的希望,原来多类检测真的可以在保证准确率的同时提升处理速度,也为后来的Faster-RCNN做下了铺垫 可以说基于region proposal的R-CNN系列目标检测方法是当前目标检测技术领域最主要的一个分支。

    26820

    机器视觉检测技术的应用前景如何?

    在自动化检测领域,通过引入视觉分析技术对产品图像进行实时处理,实现对生产过程的检测和控制,该技术被称为机器视觉检测。 机器视觉检测则不存在上述弊端,能够快速完成检测任务,满足大批量、连续生产的要求,并且在检测结果的准确度和稳定性等方面更胜一筹。 作为一种具有非接触、无损伤、可长期稳定工作等优点的新型自动检测技术,机器视觉对于提高生产效率起到非常重要的作用,具有广阔的应用前景。制造业是立国之本,是提高国家综合实力和创造社会财富的重要手段。 购买国外的检测设备不仅价格昂贵、维护困难,而且难以获取最新的技术。机器视觉技术是提高生产效率、提升产品质量以及降低制造成本的有效手段,对于增加企业竞争力的重要性不言而喻。 忽米网——让工业更智慧源自:《多视图视觉检测关键技术及其应用研究》

    7410

    人脸检测与识别技术(怎么去创新?)

    首先给大家展示下简单的人脸检测与识别!(生活场景剧——生活大爆炸!) ? ---- 自从“阿法狗”再次击败人类,再一次掀起了深度学习(人工智能)的热潮。而且在该领域已经有很多技术已应用到现实生活中! 现在很多场景都应用了该领域的技术。如自己比较喜欢的商汤,他们的技术在很多领域都做得非常优秀。 ? 因为最近人脸检测与识别火热的进行着,本平台想进一步详细介绍关于人脸领域的相关知识与分析,让更多人的有进一步深入的熟知!其中我刚开始接触的时候,也是通过商汤合作的项目学习深入的人脸检测识别技术。 ---- 人脸检测与识别的趋势和分析(增强版)这篇推送已经清楚说明了传统的一些应用和出现的问题,现在我们要把这领域做得非常优秀,并且超越人类的极限,只能通过一一排除所有的困难,才可以实现超人类的检测与识别技术 现在用传统的技术已经不能再有新的突破,所以现在流行了DL架构,打破了人类的极限,又将检测,识别,跟踪等技术上升到另一个高度。 今天就以多尺度这个难题来详细说说!

    94660

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券