2019年6月,两年一届的国际文档分析与识别竞赛(ICDAR)落下帷幕,这是全球文字识别(OCR)领域最顶级赛事。腾讯数平精准推荐团队(Data Platform Precision Recommendation, Tencent-DPPR)在本届比赛中斩获7项冠军,成绩遥遥领先其他参赛队伍。这也是继2017年团队勇夺4项官方认证冠军后再创佳绩,同时也标志着腾讯OCR技术稳居国际第一流水准。 国际文档分析与识别大会ICDAR(International Conference on Document A
2019年6月,两年一届的国际文档分析与识别竞赛(ICDAR)落下帷幕,这是全球文字识别(OCR)领域最顶级赛事。腾讯数平精准推荐团队(Data Platform Precision Recommendation, Tencent-DPPR)在本届比赛中斩获7项冠军,成绩遥遥领先其他参赛队伍。这也是继2017年团队勇夺4项官方认证冠军后再创佳绩,同时也标志着腾讯OCR技术稳居国际第一流水准。 国际文档分析与识别大会ICDAR( International Conference
我国作为制造业大国,智能制造升级需求旺盛。近年,相关部委围绕智能制造接连推出政策,促进产业向强向优升级。以人工智能、5G、大数据为主的技术在制造升级的过程中扮演关键作用,例如,在智能装备制造的感知层面,以深度学习为基础的目标检测、文字识别、语义分割等技术在工业制造的各场景中应用广泛。
随着信息碎片化时代的来临,人们每天不得不被迫接受处理生活各种场景中无限砸向面前的信息,被各种终端图像、文字数据搞得力倦神疲。而针对大数据的处理,人工能力显然已经无法应对,人工智能与机器学习或将成为劳动力转移和工业革命的切口。过去一年来,研究人员和开发者在人工智能各领域取得多个重要突破。北京旷视科技旗下的 Megvii Image++团队近日刷新了2015 ICDAR 鲁棒阅读竞赛(Robust Reading Competition)和离线手写体汉字单字识别(公开测试集)双项赛事记录,实现了图像识别技术的又
OCR技术指的是 Optical Character Recognition 或光学文字识别技术,即从图像中识别文字,并将其转换为电子文本或机器可读格式。它可以被广泛应用于图像处理,文字处理,自然语言处理,计算机视觉和数据挖掘领域。
背景介绍: 文字识别提取是一种通过计算机技术将图片中的文字转化为可编辑和可搜索的文本的过程。在计算机视觉和自然语言处理领域,文字识别在很多应用中起着至关重要的作用。本篇技术博客将带领大家使用Python语言实现文字识别提取的过程。 步骤一:安装依赖库 要实现文字识别提取,我们需要使用到一些Python第三方库。首先,我们需要安装以下依赖库:
9.20 - 9.25,作为全球OCR领域标杆性盛会,第15届国际文档分析与识别大会(ICDAR 2019)在澳大利亚悉尼召开,同时也揭晓了本年度ICDAR竞赛的结果并为冠军团队颁发获奖证书。 腾讯数平图像团队(Tencent-DPPR Team)依靠领先的文字检测与识别技术能力,在本次竞赛的三个大项比赛中(MLT19,LSVT,ReCTS, 共10个子任务)获得了7项第一,2项第二的优异成绩,并受邀在会议上做技术报告分享。这也是团队自2017年获得4项OCR冠军之后,
导语:在刚刚结束的第15届国际文档分析与识别大会(澳大利亚悉尼)上,腾讯数据平台部(下称“数平”)团队获颁7项冠军证书,并受邀在会议上做技术分享。 9.20 - 9.25,作为全球OCR领域标杆性盛会,第15届国际文档分析与识别大会(ICDAR 2019)在澳大利亚悉尼召开,同时也揭晓了本年度ICDAR竞赛的结果并为冠军团队颁发获奖证书。 腾讯数平图像团队(Tencent-DPPR Team)依靠领先的文字检测与识别技术能力,在本次竞赛的三个大项比赛中(MLT19,LSVT,ReCTS, 共10个
以下文章来源于腾讯云AI ,作者Jerry 先回顾一些窘迫的时刻: 心心念念找到的优质PDF文献内容复制粘贴后乱码; 讲座卡卡卡拍了一大堆PPT,却难以整理编辑; 网页上筛选的文字只能查看,内容无法复制; 发送的图片上大段文字只能手动打字录入; 海量纸质文件、票据需要手工录入系统。 曾几何时,这些场景和过程让人倍感枯燥,甚至崩溃! 俗话说,工具用得好,再也没烦恼。 文字识别(OCR)这类智能AI产品的出现,让工作、学习中的文本处理变得更加便捷、轻松,同时也在产业实践中助力企业数字化,实现降本增效。 如
作者介绍: 数据平台部OCR+团队负责人。2008年毕业于中国科学院研究生院,主攻模式识别、计算机视觉、图像处理、以及深度学习等方向。读研期间曾在模式识别顶级期刊PAMI(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)发表指纹识别相关论文。此前在腾讯优图团队从事图像处理(人脸识别)相关工作,现在属于腾讯技术工程事业群\数据平台部\OCR+团队,主要从事文字识别、图像语义理解等相关工作。 引言 OCR技术,通俗来讲就是从图像中
先回顾一些窘迫的时刻: 心心念念找到的优质PDF文献内容复制粘贴后乱码; 讲座卡卡卡拍了一大堆PPT,却难以整理编辑; 网页上筛选的文字只能查看,内容无法复制; 发送的图片上大段文字只能手动打字录入; 海量纸质文件、票据需要手工录入系统。 曾几何时,这些场景和过程让人倍感枯燥,甚至崩溃! 俗话说,工具用得好,再也没烦恼。 文字识别(OCR)这类智能AI产品的出现,让工作、学习中的文本处理变得更加便捷、轻松,同时也在产业实践中助力企业数字化,实现降本增效。 如上述列举的一些常见场景,在实际落地的能力场景中
鼠标发明人Douglas Engelbart曾经针对人工智能的简称AI提出了另一个理念——Augmented Intelligence,即增强智能。在他看来,人已经足够聪明,我们无需再去复制人类,而是可以从更加实用的角度,将人类的智能进一步延伸,让机器去增强人的智能。 OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)就是这样的一项技术,它的本质上是利用光学设备去捕获图像并识别文字,将人眼的能力延伸到机器上。本文将介绍OCR技术在移动环境下面临的新挑战,以及在自然场景图像下
要说生活里最常见、最便民的AI应用技术,OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)当属其中之一。寻常到日常办理各种业务时的身份证识别,前沿到自动驾驶车辆的路牌识别,都少不了它的加持。
在当今人工智能技术已经渗透到各个领域。其中,OCR(Optical Character Recognition)技术将图像中的文字转化为可编辑的文本,为众多行业带来了极大的便利。PaddleOCR是一款由百度研发的OCR开源工具,具有极高的准确率和易用性。
腾讯云文字识别OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是一种将图像或手写文字转换成文本的技术。腾讯云文字识别OCR是腾讯云AI能力之一,可以将印刷体、手写体、数字、符号等多种形式的文字图像转换成可编辑文字内容,同时提供多种编程语言SDK、API等接口方式,为各行业提供高效、准确的文字识别服务。
文本是人类最重要的信息来源之一,自然场景中充满了形形色色的文字符号。在过去的十几年中,研究人员一直在探索如何能够快速准确的从图像中读取文本信息,也就是现在OCR技术。
袁秋龙,携程度假大数据AI研发团队实习生,专注于计算机视觉的研究和应用。在实习期间致力于度假图像智能化工作,OCR问题为实习期主要做的研究。
本文主要针对Python开发者,描述百度文字识别接口服务的相关技术内容。OCR接口提供了自然场景下整图文字检测、定位、识别等功能。文字识别的结果可以用于翻译、搜索、验证码等代替用户输入的场景。 支持P
文字是信息的重要载体之一。通过书写、印刷、电子设备等方式,文字可以被记录下来并传递给他人。文字也是语言的重要组成部分,人们可以通过文字来表达自己的思想、感情和意图。在信息化时代,文字仍然是最基本、最重要的信息传递方式之一,也有着其不可替代的优势,如:简短明了、方便快捷、易于编辑、可归纳整理等。
自然场景图像中的文字识别应用广泛,其中文字定位是最重要的一步,但技术上极具挑战。本文提出了一个高效的场景文本检测框架,取得了明显的效果提升。
Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动。 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”,为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理: ---- 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作。OCR(光学字符识别)旨在从图片中检测和识别文字信息,本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一,OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
原文链接:腾讯云存储网关提供混合云存储服务,实现数据分层存储! - 腾讯云开发者社区-腾讯云
近年来,随着人工智能技术的快速发展,OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)技术得到了广泛的应用和重视。OCR技术用于将印刷或手写的文本转化为可编辑的数据,极大地提高了数据处理的效率和精确度。腾讯云的文字识别服务提供了强大而可靠的OCR功能,为开发者和AI爱好者提供了便捷的文字识别解决方案。
现阶段,手机扫描正越来越多地进入到人们的生活中。随着扫描应用场景的不断拓宽,诸多细节的问题逐渐显露,比如使用者在拍照扫描文档时,手指不小心“入镜”了,只能重拍;拍电脑屏幕时,画面上有一些彩色条纹,既不美观也影响内容识别;拍完照片后发现文档很杂乱,扫描时需要手动叠加好几种图片处理方案,才能获得理想的效果……这些“糟心事”,如今被一个滤镜轻松解决了。
从古至今,文字经历了数代变革,最终发展成为现在的简体字。近来以来,随着科技的发展,人类变得越来越“懒”,从抛弃纸笔投入电脑的怀抱,再到现在从键盘到语音的转移。虽然不管如何发展,文字依然是人们不可丢弃的东西,但是出于让生活更便利的目的,它也在随着科技而发生变化,比如担当着人工智能基础之一的文字识别技术(OCR)。 OCR是指光学设备(扫描仪、数码相机等)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程,其本质就是利用光学设备去捕获图像并识别文字,将人眼的能力延
目前的文字识别主要有两方面的研究。首先是传统的文字识别,也就是文档中的文字识别,主要是OCR技术,其技术已经比较成熟,效果也比较稳定。另一方面是基于场景的文字识别,也就是图片中的文字识别,即将图片里的文字转化成人类可以理解的语言。这个过程需要实现以下目标:获得图片中文字出现的位置,包括文本的起始位置、结束位置和上下高度;将所在位置的图片所包含的文本数据转化成人们可以理解的信息。这整个过程就是文字识别。
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)。
在科学研究中,从方法论上来讲,都应先见森林,再见树木。当前,人工智能科技迅猛发展,万木争荣,更应系统梳理脉络。为此,我们特别精选国内外优秀的综述论文,开辟“综述”专栏,敬请关注。
AI 科技评论按:随着深度学习的兴起和发展,计算机视觉领域发生了极大的变化。作为计算机视觉中一个重要的研究课题,场景文字检测和识别也无法避免地被这股浪潮席卷,一起进入了深度学习的时代。近年来,这个问题的研究者们都共同见证了思维、方法和性能方面的巨大变化,本次公开课的嘉宾将与大家分享相关内容。
文本是人类最重要的信息来源之一,自然场景中充满了形形色色的文字符号。光学字符识别(OCR)相信大家都不陌生,就是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。
为应用提供丰富的AI(Artificial Intelligence)能力,支持开箱即用。开发者可以灵活、便捷地选择AI能力,让应用变得更加智能。
10月,文字识别OCR、语音识别、图片标签推出新功能。腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室,帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和智能化转型。
精彩内容编者按:2013年,CCF联合腾讯发起“犀牛鸟”基金,旨在为青年学者搭建“让伟大的梦想变成现实的影响”的平台,助力青年学者的创新和成长,并为提升人类生活品质做真正有价值的研究。每年CCF和腾讯从学界、业界邀请专家针对学术及产业发展前沿为基金拟定方向,并提供真实数据供青年学者们将研究在产业平台上测试提升,并推动应用转化。2013-2014两年间,共有350+优秀青年学者提交申请,35+获得犀牛鸟基金资助。在入选比例不到11%的基金项目中,获得基金资助的青年学者究竟是谁?他们有什么特别?他们的成长、
由于深度学习和海量数据的涌现,场景文字识别技术获得飞速发展。但是先前同类方法存在种种缺点,为此,本文提出 TextScanner,一种鲁棒的基于分割的场景文字识别方法,可以正确读取字符数据,并在一系列相关的文字基准数据集上,取得了当前最佳的性能。本文是旷视研究院与华中科技大学的联合研究成果,已收录于 AAAI 2020。
【新智元导读】在3月27日举行的中国“AI春节”——2017新智元开源·生态AI技术峰会上,海康威视研究院院长浦世亮发表演讲《安防大数据驱动下的智慧生活》,介绍海康在智能+安防领域的技术探索。海康威视是全球视频监控No.1,近年来布局安全视频监控发展,物联网以及视频大数据和智能视频分析,产业表现强劲,在以 ImageNet 为代表的国际技术竞赛中也一直都有抢眼的成绩。 演讲中,浦世亮介绍了应对安防大数据三大挑战,以及海康威视的应对之道:挖掘无标签数据中的隐藏信息做额外反馈,化解标记数据成本高的问题;多传感器
自然场景下的文字检测与识别是近年来的热点研究方向之一,也是很多计算机视觉技术实现应用时的重要步骤。相较于技术已经相对成熟的打印文档文字识别,自然场景中的文本识别仍具困难,比如文字的呈现可以有多种方向、多样的颜色和字体等,这些情况都为文字检测与识别技术在现实生活中的应用带来了挑战。
在智能客服的工作场景中,针对用户输入的语音信息,在语音转文字/文本(ASR→TTS)的过程中,不可避免地会出现不少的上下文错位和措辞上的文本错误。面对这些错误,如果单纯使用人工来进行处理,会消耗大量的人力成本。这时,可以使用句法依存分析和文本纠错接口,对文本中各个语言单位之间的语义关联进行分析,同时实现对文本的自动纠错。该功能通过对文本的智能化纠错,可以高效辅助人工,有效提升语音转文字的文本质量。
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。
注:此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一】字符识别技术总览,详情见文末参考文献
本文介绍了腾讯数平精准推荐团队的OCR识别算法,包括识别算法的演进之路以及4个代表性方法。
本文主要介绍了一种基于Java和C++混合编程的图像识别服务框架的设计与实现,该框架可以同时支持多种图像识别算法,并提供了灵活的配置方式和容错机制,可广泛应用于各类业务场景。
传统的方法将文字检测和文字识别分为两个分开的部分,即输入一张图,先进行文字检测,检测出文字的位置,再进行文字识别,即对检测出的文字抠出来并送入识别网络。这样一方面比较费时间,第二没有共享检测和识别的特征。
近期,2022中国图象图形大会(CCIG 2022)在成都圆满落幕。本次大会由中国科学技术协会指导,中国图象图形学学会主办,四川大学承办,电子科技大学协办,汇聚了潘云鹤院士、郑南宁院士、高文院士、戴琼海院士、王耀南院士、乔红院士等百余位国内知名学者,以及来自百度、华为、OPPO、合合信息等企业的技术专家,共话图像图形学术研究与技术创新趋势,共谋行业新发展,参会人数突破1500人。
前言 近年来,深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域取得非常突出的成果,成了最引人注目的技术热点之一。美团点评这两年在深度学习方面也进行了一些探索,其中在自然语言处理领域,我们将深度学习技术应用于文本分析、语义匹配、搜索引擎的排序模型等;在计算机视觉领域,我们将其应用于文字识别、目标检测、图像分类、图像质量排序等。下面我们就以语义匹配、图像质量排序及文字识别这三个应用场景为例,来详细介绍美团点评在深度学习技术及应用方面的经验和方法论。 基于深度学习的语义匹配 语义匹配技术,在信息检索、搜索引擎中有着重要的
本文将从图片中文字提取的原理以及应用案例等多方面进行讲述,希望一文能为你讲透通用文字识别。
由于最近在接触一些OCR的工作,所以本期《晓说AI》和大家分享一下我的一些总结,先从基本的概念讲起。如有错误,还请指正,谢你3千遍。如有疑问,欢迎留言,我会第一时间答复。
最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。 什么是OCR? OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉
在接口自动化工作中,经常需要处理文字识别的任务,而OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)库能够帮助我们将图像中的文字提取出来。Python中有几个常用的OCR库,包括pyocr、pytesseract和python- tesseract、EasyOCR。本文将对它们进行比较,并提供一些示例代码来演示它们在实际接口自动化工作中的应用。
朋友小君是一家创业公司老板,最近这段时间总是抱怨自己公司每天要处理的文件又多又杂,员工工作效率因此被拖慢了不少。
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