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
前言 文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,归属于模式识别和人工智能,是计算机科学的重要组成部分 本文将以上图为主要线索,简要阐述在文字识别领域中的各个组成部分。 一 ,文字识别简介 计算机文字识别,俗称光学字符识别,英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR),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。OCR技术是实现文字高速录入的一项关键技术。 在OCR技术中,印刷体文字识别是开展最早,技术
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。
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
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。
摘要:在日常生活工作中,我们难免会遇到一些问题,比如自己辛辛苦苦写完的资料,好不容易打印出来却发现源文件丢了;收集了一些名片,却要一个一个地录入信息,很麻烦;快递公司的业务越来越好,但每天需要花费很多时间登记录入运单,效率非常的低。
今天分享的主要是OCR的部分。分享腾讯云在OCR上做的一些工作,以及腾讯云目前在云上面开放的OCR的一些服务。OCR简单来说就是让机器能看懂写的文字。我们手写的文字比较复杂,什么样子的都有。印刷的文字稍微简单一点,但也同样具有复杂性。今天主要讲的就是这种复杂性,这种服务在日常生活或者工程中遇到不同情况所产生如何处理这些复杂性的能力。
2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别——智能图像分享活动,活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍,并提出了相关的问题,智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问。以下就是活动分享的全部内容。
在现代信息处理和管理的时代,光学字符识别(OCR)技术成为了一个非常重要的工具。OCR技术能够将图像中的文本内容转换为可编辑的文本,广泛应用于文档管理、数据录入、票据处理等领域。Surya-OCR是一个强大的OCR库,提供了简便的API和高效的字符识别能力,适用于各种场景下的文本提取需求。
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
常言道网页设计的好坏,95%取决于字体的排版。尽管现在抖音、小视频和游戏的盛行,其占据了我们大部分的业余时间,但是还是有大部分人在网络上进行阅读,比如查阅资料,阅读小说、看新闻、知识学习之类。
Softmax Regression模型本质还是一个多分类模型,对Logistic Regression 逻辑回归的拓展。如果将Softmax Regression模型和神经网络隐含层结合起来,可以进一步提升模型的性能,构成包含多个隐含层和最后一个Softmax层的多层神经网络模型。之前发现R里面没有特别适合的方法支持多层的Softmax 模型,于是就想直接用R语言写一个softmaxreg 包。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
图像识别(Image Recognition)是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和全连接神经网络(Fully Connected Neural Network,FCN)都是深度学习领域中常见的神经网络模型。下面是二者的比较。
【新智元导读】Hinton 上周发表的一篇论文 Dynamic Routing Between Capsules 提出用 Capsule 这个概念代替反向传播,引起广泛关注,大数医达创始人,CMU计算机学院暨机器人研究所博士邓侃用浅显的语言梳理解读了论文。邓侃认为,capsule 作为视觉数学表征,很可能是为了把视觉,听觉、阅读的原本相互独立的数学向量,统一起来,完成多模态机器学习的终极目标。 邓侃也是 AI WORLD 2017 世界人工智能大会智能医疗论坛的讲者,届时他将以《多模态智能疾病诊断系统的四
这听起来就有点难度了。有一个叫 In Codice Ratio 的项目正在尝试把梵蒂冈秘密档案转录为可供查询的电子版。
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。
当大家都在自嘲打工人梗的时候,你是否关注过这样一个问题: 每天、每周、每月,甚至一年结束,我们在文字处理、文档梳理上花了多少时间?我们一天打出了多少文字? 以笔者为例,仅在5月份一个月,在办公电脑端(仅统计其中一台)就打了144016字,平均每个工作日6546字,一个月妥妥一篇10万+中篇小说的篇幅。 文字作为一种通用的信息记录、传递符号,有人追捧它的艺术性,也有人苦恼它的重复性。 世界上最早的打字机距今已有213年,对于文字工作者来说,码字的效率各有各的登峰造极,却也不得不面对每日PPT、
这篇文档可能还是会非常长,因为机器学习并不是纯软件开发,简单地调用库函数 API,需要有一定的理论支撑,如果完全不介绍理论部分,可能就不知道为什么模型要这样设计,模型出了问题应该怎样改善。
本文介绍了腾讯云与顺丰、中外运、中国邮政等物流企业合作,通过OCR技术提升物流效率,降低成本,同时还能提高客户体验。通过腾讯云OCR技术解决方案,物流企业可以实现自动识别、自动分类、自动编码、自动审核、自动入库等自动化、智能化、精准化的管理模式,从而大幅提高物流效率,降低成本,提高客户体验。
---- 新智元报道 编辑:David 好困 【新智元导读】大热天的,别整天抱着单词本不放了,找个新朋友陪读陪聊陪作业,它不香么? 大家先来猜猜,这个「赛马场巨头」是什么? 没错,是「The Lord of the Rings」指环王。 显然,「赛马场巨头」主要是错误地理解了「Ring」的含义。其实,稍有常识的人都知道,Ring是指拳击台,所以「正确」的译名是:拳皇。(开个玩笑) 不过讲道理,你不太能苛求一个上世纪90年代的翻译。 但是在互联网发达的现在……烧烤「丈夫」就不太合适了吧。 以及,
输出表明:该手写体数字的数码图像数据共有1797条,并且每幅图片是由8X8=64的像素矩阵表示。在模型使用这些像素矩阵的时候,我们习惯将2D的图片像素矩阵逐行首尾拼接为1D的像素特征向量。这样做也许会损失-些数据本身的结构信息。
最近工作中涉及到一部分文档和纸质文档的校验工作,就想把纸质文件拍下来,用文字来互相校验。想到之前调用有道智云接口做了文档翻译。看了下OCR文字识别的API接口,有道提供了多种OCR识别的不同接口,有手写体、印刷体、表格、整题识别、购物小票识别、身份证、名片等。干脆这次就继续用有道智云接口做个小demo,把这些功能都试了试,当练手,也当为以后的可能用到的功能做准备了。
关注腾讯云大学,了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 一、课程概述 文字识别(Optical Character Recognition,OCR)基于腾讯优图实验室世界领先的深度学习技术,将图片上的文字内容,智能识别成为可编辑的文本。OCR 支持身份证、名片等卡证类和票据类的印刷体识别,也支持运单等手写体识别,支持提供定制化服务,可以有效地代替人工录入信息。 【课程目标】 了解文字识别的子产品 了解文字识别的特性 了解文字识别的应用场景 二、讲义 腾讯云提供文字识别OCR服务,
如果对当今人工智能的主流技术——深度学习没有了解,可能真的会有人觉得,当前的科学家们在创造无所不能、无所不知的电影AI形象。
2006年,机器学习界泰斗Hinton,在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ,自此,神经网络再次走进人们的视野,进而引发了一场深度学习革命。深度学习之所以如此受关注,是因为它在诸如图像分类、目标检测与识别、目标跟踪、语音识别、游戏(AlphaGo)等多个领域取得了相当优秀的成绩,掀起了又一波人工只能浪潮。深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术,近年来得到了突飞猛进的发展,这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升。英伟达公司研发的图形处理器(Graphics Proce
人工智能的研究和应用越发炙手可热,其中“机器学习、自动驾驶、语音识别、计算机视觉、自然语言处理、知识推理”这6个方向热度最为火爆。
楼主给你说哦!其实没有必要咋先ocr文字识别的,可以使用专业的第三方软件来进行ocr文字识别的。
俗称光学字符识别,英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR),它是利用光学技术和计算机技术把印刷体或手写体文本进行读取识别,转化成计算机和人都能够识读的格式。此间OCR技术是关键一环。OCR技术中,印刷体的文本识别是最成熟的一个,因其开展最早。早在1929年就被欧美国家利用来处理大量的报刊杂志、文件和单据报表等。经过40多年的发展和完善,文本识别技术更加成熟,逐步实现了信息处理的“电子化”。
引言 2006年,机器学习界泰斗Hinton,在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ,自此,神经网络再次走进人们的视野,进而引发了一场深度学习革命。深度学习之所以如此受关注,是因为它在诸如图像分类、目标检测与识别、目标跟踪、语音识别、游戏(AlphaGo)等多个领域取得了相当优秀的成绩,掀起了又一波人工只能浪潮。深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术,近年来得到了突飞猛进的发展,这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升。英伟达公司研发的图形处理器(Graphics
AI技术已经家喻户晓。不论是移动终端设备,还是企业系统平台,都开始集成AI能力,现阶段看,AI融合到各个行业的潜力非常巨大,能够在众多场景中发挥作用,比如云计算。在今天数字化转型的浪潮中,企业上云成为了新常态,云上大量的数据、丰富的应用通过AI技术,能够解决很多问题,因此云与AI的融合也是新常态。
前言 也许大家不相信,数学是解决信息检索和自然语言处理的最好工具。它能非常清晰地描述这些领域的实际问题并且给出漂亮的解决办法。每当人们应用数学工具解决一个语言问题时,总会感叹数学之美。我们希望利用 Google 中文黑板报这块园地,介绍一些数学工具,以及我们是如何利用这些工具来开发Google 产品的。 系列一: 统计语言模型 (Statistical Language Models) Google 的使命是整合全球的信息,所以我们一直致力于研究如何让机器对信息、语言做最好的理解和处理。长
前面已经介绍了很多Tensorflow的基础知识了,我们从现在开始利用它来进行Mnist手写体识别应用。我们采用卷积神经网络来实现分类。
从Google的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机,机器视觉一直都是一个应用广泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
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。
选自arXiv 作者:Danyang Sun等 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 近日,清华大学提出了一种风格感知变分自编码器(SA-VAE),通过引入先验知识,结合少量的样本学
如果谈到这几年手机上各平台最常见的引流福利,必然是答题赢大奖系列小游戏了。像什么头号英雄,百万玩家之类的,充斥在我们生活中,同时也成为了我们生活中常见的娱乐方式。
---- 新智元报道 来源:reddit 编辑:LRS 【新智元导读】Reddit扫盲贴火了!提问者对手写体生成技术惊呆了,寻求网友帮助探究背后原理,引来无数热心网友分析论文!其中有一位眼尖的网友发现可以上传手写体数据,但生成的数据并不好,于是怀疑作者是来骗数据的! Reddit上一个问题火了! 一个小哥访问了一个手写体生成的网站之后,感觉太不可思议了,想问一下是机器学习技术是怎么帮助生成手写体的? 为了避免广告嫌疑,提问者声明:我不是制作这个的人,但它的工作原理是如此的令人着迷---- 我的笔
摘要:作为世界六大古文字之一的古彝文记录下几千年来人类发展历史。针对古彝文的识别能够将这些珍贵文献材料转换为电子文档,便于保存和传播。由于历史发展,区域限制等多方面原因,针对古彝文识别的研究鲜有成果。本文把当前新颖的深度学习技术,应用到古老的文字识别中去。在四层卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的基础上扩展出 5 个模型,然后再利用 Alpha-Beta 散度作为惩罚项对 5 个模型的输出神经元重新进行自编码,接着用两个全连接层完成特征压缩,最后在 softmax 层对古彝文字符特征进行重新评分,得到其概率分布,选择对应的最高概率作为识别的字符。实验表明本文所提方法相对于传统 CNN 模型而言对古彝文手写体的识别具有较高的精度。
对于图像分类任务而言,卷积神经网络(CNN)是目前最优的网络结构,没有之一。在面部识别、自动驾驶、物体检测等领域,CNN被广泛使用,并都取得了最优性能。对于绝大多数深度学习新手而言,数字手写体识别任务可能是第一个上手的项目,网络上也充斥着各种各样的成熟工具箱的相关代码,新手在利用相关工具箱跑一遍程序后就能立刻得到很好的结果,这时候获得的感受只有一个——深度学习真神奇,却没能真正了解整个算法的具体流程。本文将利用Keras和TensorFlow设计一个简单的二维卷积神经网络(CNN)模型,手把手教你用代码完成MNIST数字识别任务,便于理解深度学习的整个流程。
随着科技的不断发展,文字识别技术已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。而在众多的文字识别技术中,腾讯云OCR无疑是其中最为出色的之一。OCR技术, 即Optical Character Recognition(光学字符识别),用于识别图像中的文字,常见的有卡证识别、票据识别和通用识别等。OCR具有非常广泛的应用场景。如目前火热的教育场景中拍照搜题和智能作业批改、金融场景中票据识别、办公场景的文档电子化、交通场景中的停车管理等,都用到了OCR的识别能力。
OCR文字识别,基于腾讯世界领先的深度学习技术和海量数据,提供卡证、票据类、印刷体、手写体、自定义模板等多种场景和类型的文字识别服务,大大提高信息录入效率、降低客户使用成本。
腾讯云—腾讯倾力打造的云计算品牌,以卓越科技能力助力各行各业数字化转型,为全球客户提供领先的云计算、大数据、人工智能服务,以及定制化行业解决方案。具体包括云服务器、云存储、云数据库和弹性web引擎等基础云服务;腾讯云分析(MTA)、腾讯云推送(信鸽)等腾讯整体大数据能力;以及 QQ互联、QQ空间、微云、微社区等云端链接社交体系。
选自arXiv 作者:Tailing Yuan等 机器之心编译 参与:刘晓坤、李泽南 文字识别一直是图像处理领域中的重要任务。近日,清华大学与腾讯共同推出了中文自然文本数据集(Chinese Text in the Wild,CTW)——一个超大的街景图片中文文本数据集,为训练先进的深度学习模型奠定了基础。目前,该数据集包含 32,285 张图像和 1,018,402 个中文字符,规模远超此前的同类数据集。研究人员表示,未来还将在此数据集之上推出基于业内最先进模型的评测基准。 资源链接:https://ct
说起深度学习目标检测算法,就不得不提 LeNet- 5 网络。LeNet-5由LeCun等人提出于1998年提出,是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。出自论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》
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