上周有幸与一位医疗业OCR数据处理从业多年的朋友交流了些关于RPA的想法。经他介绍，才了解到国内医疗行业现有的信息化系统已经超过4000个，这些系统又分布在几百家不同的Vendor手中，平均每家医院使用的不同的系统超过100多个系统，这些系统之间数据库是相互不通的，每个系统对数据结构和表达存在很大差异的。
本文介绍了OCR（光学字符识别）技术的基本概念、发展历程、主要应用领域，以及基于深度学习的OCR识别框架。与传统OCR相比，基于深度学习的OCR识别框架减少了三个步骤，降低了因误差累积对最终识别结果的影响。
光学字符识别（OCR）是目前应用最为广泛的视觉AI技术之一。随着OCR技术在产业应用的快速发展，现实场景对OCR提出新的需求：从感知走向认知——OCR不但需要认识文字，也要进一步理解文字。因此，结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一，旨在快速且准确地分析卡证、票据、档案图像等富视觉数据中的结构化文字信息，并对关键数据进行提取。OCR结构化技术通常要解决两个高频应用任务类型：
很多企业在将业务流程实现自动化时，由于过度强调机器人对人类操作的模拟，常出现一味的完全照搬现有流程。
作者：matrix 被围观: 4,448 次 发布时间：2018-09-12 分类：零零星星 | 2 条评论 »
Overview应用程序开发者通常使用 security challenges（一种升级身份验证形式）来增加应用程序的安全性。团队对在移动设备上的程序中运行现有反欺诈security challenges Boxer 进行了大规模测量研究后发现，虽然 Boxer 总体上运行良好，但它无法在以低于每秒一帧（FPS）的速度运行的设备上进行有效扫描，从而降低了
项目地址：https://github.com/PantsuDango/Dango-Translator
文字是传递信息的高效途径，利用OCR技术提取文本信息是各行业向数字智能化转型的第一步。与此同时，针对OCR提取的海量文本信息，利用NLP技术进一步加工提取、分析理解后才能最大化发挥文本信息的价值。NLP技术可以提升OCR准确率，并从文本中抽取关键信息、构建知识图谱，搭建检索、推荐、问答系统等。
光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素，并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容，本文是一个很好的介绍。
【导读】《专知AI日报》，每天精选AI业界发生的最新最具有影响力的动态事件，为你简文速读了解。 1. 【Bengio一人署名论文，提出“意识RNN”，用4页纸进军通用AI】深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio昨天在arXiv上传论文，署名只有他一人。Bengio在文中提出了一种“意识先验”，认为在现有模型和表征的基础上，还需要增加一个预测未来的因素，也即对“意识”的表征。Bengio认为这种全新的理论有很多展开方式，而且大幅偏离现有的数据建模方法和对未来的假设（即未来状态基于智能体的行动），或将为
2023年12月28-31日，由中国图象图形学学会主办的第十九届CSIG青年科学家会议在中国广州隆重召开，会议吸引了学术界和企业界专家与青年学者，会议面向国际学术前沿与国家战略需求，聚焦最新前沿技术和热点领域，共同探讨图象图形学领域的前沿问题，分享最新的研究成果和创新观点，在垂直领域大模型专场，合合信息智能技术平台事业部副总经理、高级工程师丁凯博士为我们带来了《文档图像大模型的思考与探索》主题报告。
论文：Vary: Scaling up the Vision Vocabulary for Large Vision-Language Models 项目主页：https://varybase.github.io/
因项目需要，调研了一下目前市面上一些开源的OCR工具，支持本地部署，非调用API，主要有PaddleOCR/CnOCR/chinese_lite OCR/EasyOCR/Tesseract/chineseocr/mmocr这几款产品。 本文主要尝试了EasyOCR/CnOCR/Tesseract/PaddleOCR这四款产品。
近几年来，Text-to-Image 领域取得了巨大的进展，特别是在 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）的时代。随着 DALL-E 模型的兴起，学术界涌现出越来越多的 Text-to-Image 模型，例如 Imagen，Stable Diffusion，ControlNet 等模型。然而，尽管 Text-to-Image 领域发展迅速，现有模型在稳定地生成包含文本的图像方面仍面临一些挑战。
前面我们讲到了adb的封装，里面具体讲到到了在一副图片中寻找目标的坐标并点击。这篇文章我们讲讲对一副图片的特定区域做截取，并利用开源库做图纹识别。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 重度互联网爱好者们福利来了！ 你是否遇到过这种情况：一个梗图寻遍全网都还没找到。 现在外网一位小哥搞出了一个互联网规模的Meme搜索引擎，库里有近两千万个梗图，涵盖各种小众文化。 检索关键词，或者上传相似图片，结果就能秒出！ 若遇到Meme库里没有的梗图，还可共享上传。 网友六年都没找到的梗图，在这个小哥的网站上2分钟就找到了。 然鹅这样一个秒秒钟出梗图的背后的装置确实酱婶儿的： （这不会有点太简陋了吧） 这时候可能就有盆友好奇，这个粗糙的装置
视觉信息提取（VIE）近年来受到了越来越多的关注。现有的方法通常首先将光学字符识别（OCR）结果组织成纯文本，然后利用标记级实体注释作为监督来训练序列标记模型。但是，它花费大量的注释成本，可能导致标签混淆，OCR错误也会显著影响最终性能。在本文中，作者提出了一个统一的弱监督学习框架，称为TCPN（标签、复制或预测网络），它引入了1)一种有效的编码器，可以同时对二维OCR结果中的语义和布局信息进行建模；2)仅利用关键信息序列作为监督的弱监督训练策略；和3)一个灵活和可转换的解码器，其中包含两种推理模式：一种（复制或预测模式）是通过复制输入或预测一个标记来输出不同类别的关键信息序列，另一种（标记模式）是直接标记输入序列。本方法在几个公共基准上显示了最新的性能，充分证明了其有效性。
在被称为「AI 春晚」的 OpenAI 首届开发者大会拉开帷幕后，很多人的朋友圈都被这家公司发布的新产品刷了屏，比如不需要写代码就能定制应用的 GPTs、能解说球赛甚至「英雄联盟」游戏的 GPT-4 视觉 API 等等。
OCRmyPDF向扫描的PDF文件添加了OCR文本层，使它们可以被搜索或复制粘贴。
人们在社交网络上分享和获取信息的主要途径之一是视觉媒介，如照片和视频。近年来，上传至社交媒体的照片数量成指数级增长，每天可达数亿张 [27]，处理日渐增多的视觉信息成为一大技术挑战。图像理解的挑战之一是从图像中检索文本信息，也叫光学字符识别（OCR），表示将包含键入、印刷或场景文本的电子图像转换成机器编码文本的过程。从图像中获取此类文本信息很重要，因为这可以促进很多不同的应用，如图像搜索和推荐。
地址:https://github.com/Baiyuetribe/paper2gui
Vary表现出了很大的潜力和极高的上限，OCR可以不再需要冗长的pipline，直接端到端输出，且可以按用户的prompt输出不同的格式如latex 、word 、markdown。
“ 多大型多模态的评估标准MM-Vet 定义了 6 个核心 VL 功能：识别、OCR、知识、语言生成、空间感知和数学计算，并提出了一个基于 LLM 的开放式输出评估器，可以对不同的问题类型和答案风格进行评估，从而产生统一的评分指标。”
本文介绍了OCR异构加速在腾讯云上的应用和优化，通过多FPGA芯片协同的异构加速架构和通用加速器引擎，实现了高性能、低成本的OCR识别。同时，平台支持业务模型的快速部署和迭代，为云端OCR服务提供了一种高效的解决方案。
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，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。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。
近年来，移动互联、大数据等新技术飞速发展，倒逼传统行业向智能化、移动化的方向转型。随着运营集约化、数字化的逐渐铺开，尤其是以OCR识别、数据挖掘等为代表的人工智能技术逐渐深入业务场景，为用户带来持续的经济效益和品牌效应。图书情报领域作为提升公共服务的一个窗口，面临着新技术带来的冲击，必须加强管理创新，积极打造智能化的图书情报服务平台，满足读者的个性化需求。无论是高校图书馆还是公共图书馆，都需加强人工智能基础能力的建设，并与图书馆内部的信息化系统打通，优化图书馆传统的服务模式，提升读者的借阅体验。
11月20日Halcon官网如期更新了Halcon 20.11.1.0版本，Halcon20.11包括Steady和Progress版本。一起来看看20.11更新的新特征新功能吧
刚开始在微信公众号写文章，操作生疏，导致上一篇格式、链接都很乱，在此重新编辑，并添加实测视频和反馈收到的改进。
photoprism 是一个基于人工智能的照片应用程序，适用于去中心化网络。它利用最新技术自动标记和查找图片，无需干扰用户。该项目具有以下主要功能和优势：
同时在本微信公众号中，回复“SIGAI”+日期，如“SIGAI0515”，即可获取本期文章的全文下载地址（仅供个人学习使用，未经允许，不得用于商业目的）。
2019年9月7日，云+社区（腾讯云官方开发者社区）主办的技术沙龙——AI技术原理与实践，在上海成功举行。现场的5位腾讯云技术专家，在现场与开发者们面对面交流，并深度讲解了腾讯云云智天枢人工智能服务平台、OCR、NLP、机器学习、智能对话平台等多个技术领域背后架构设计理念与实践方法。
近年来，文本生成图像领域取得了显著进展，尤其是基于扩散（Diffusion）的图像生成模型在细节层面上展现出逼真的效果。
Oracle Database - Enterprise Edition - 版本 10.1.0.2 到 12.2.0.1 [发行版 10.1 到 12.2] 本文档所含信息适用于所有平台
没事玩玩文字识别（Optical Character Recognition，OCR），发现有很多开源的可以使用，诸如easyOCR，cnocr，mmocr ，paddleocr，tesseract等。网上也有相应的demo和比较，还比较全。但是腾讯的OCR也是蛮牛，网上使用和介绍的挺少，所以本文就略微研究学习下。腾讯的OCR是基于腾讯优图实验室的深度学习技术，将图片上的文字内容，智能识别成为可编辑的文本。详情可以参见https://cloud.tencent.com/document/product/866
我们定义几个固定大小尺寸的窗口，从照片的左上角开始扫描。扫描出来的图像做二分类，判断是北京还是人物（文字）。然后根据图像处理的一些惯用手段做二值化、膨胀，使得文字区域连通。最终根据规则选择文本框就可以了，过滤那些规则不规整、宽度比高度小的矩形框框，剩下的就是目标文本框了。
Refer from http://hellosure.github.io/ocr/2014/10/11/tesseract-ocr/
周末在家帮娃检查口算作业，发现一个非常有意思的应用：拿手机对着作业拍照，立马就能知道有没有做错的题目。如果做错了，还会标记出来，并给出正确答案。
扫描件一直受大众青睐，任何纸质资料在扫描之后进行存档，想使用时手机就能打开，省心省力。但是扫描件的优点也恰恰造成了它的一个缺点，因为是通过电子设备扫描，所以出来的是图像，如果想要处理文件上的内容，直接操作是无法实现的。
在现有集群节点的grid用户下执行以下命令验证添加的节点是否满足GI软件的要求(对新节点做安装前的检查)
PaddleOCR 是一个丰富、领先和实用的 OCR 工具库，旨在帮助开发者训练更好的模型并将其应用到实际场景中。该项目具有以下特点和优势：
在此背景下，OpenMMLab 重磅推出具备多模态对话能力的 Multimodal-GPT（MMGPT）！
去年 4 月，威斯康星大学麦迪逊分校、微软研究院和哥伦比亚大学研究者共同发布了 LLaVA（Large Language and Vision Assistant）。尽管 LLaVA 是用一个小的多模态指令数据集训练的，却在一些样本上展示了与 GPT-4 非常相似的推理结果。10 月，LLaVA-1.5 重磅发布，通过对原始 LLaVA 的简单修改，在 11 个基准上刷新了 SOTA。
前者使用文本的字符、位置和掩码图像等输入来为文本生成或编辑生成潜在特征。后者采用OCR模型将笔划数据编码为嵌入，与来自分词器的图像描述嵌入相结合，以生成与背景无缝融合的文本。作者在训练中采用了文本控制扩散损失和文本感知损失，以进一步提高写作准确性。据作者所知，AnyText是第一个解决多语言视觉文本生成的工作。 值得一提的是，AnyText可以与社区现有的扩散模型相结合，用于准确地渲染或编辑文本。经过广泛的评估实验，作者的方法在明显程度上优于其他所有方法。 此外，作者还贡献了第一个大规模的多语言文本图像数据集AnyWord-3M，该数据集包含300万个图像-文本对，并带有多种语言的OCR注释。基于AnyWord-3M数据集，作者提出了AnyText-benchmark，用于评估视觉文本生成准确性和质量。 代码：https://github.com/tyxsspa/AnyText
这是一篇论文简记，原文出自SCUT电信学院金连文老师组。 概要 文本历史可以追溯到数千年前。在广泛视觉应用场景中，文本所携带的丰富语义信息非常重要。故自然场景文本识别已经成为计算机视觉和模式识别的活跃
之前一直在社区分享零代码&低代码的技术实践，也陆陆续续设计并开发了多款可视化搭建产品，比如：
ABBYY FineReader PDF 使专业人士在数字化工作场所能够更大限度地提高效率。 FineReader PDF 的特色是采用了 ABBYY 新推出的基于 AI的OCR 技术，可以更轻松地在同一工作流程中对各种文档进行数字化、检索、编辑、加密、共享和协作。
据世界卫生组织统计，全球共 22 亿人视力受损，包含 2.85 亿视障人群和 3,900 万全盲人群。而且，这一数字将随老龄化加剧不断增加。
AI（人工智能）技术已经广泛应用于美团的众多业务，从美团App到大众点评App，从外卖到打车出行，从旅游到婚庆亲子，美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索、推荐、广告、风控、智能调度、语音识别、机器人、无人配送等多个领域，帮助美团3.2亿消费者和400多万商户改善服务和体验，帮大家吃得更好，生活更好。
某次测试中遇到了汉字点选的验证码，看着很简单，尝试了一下发现有两种简单的识别方法，终于有空给重新整理一下，分享出来。
Scrapegraph-ai 是一个基于人工智能的 Python 网络爬虫库。它使用 LLM 和直接图逻辑来创建用于网站、文档和 XML 文件的爬取流水线。只需指定要提取的信息，该库就会为您完成！
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