讲师简介:毕业于华中科技大学,负责智能图像相关AI产品,熟悉AI视觉工程化,对计算机图像处理有一定的理解,现担任腾讯云大数据及人工智能产品中心高级工程师。
驾驶证识别 OCR 技术的发展使得驾驶证信息的自动化处理成为可能。通过使用 OCR 算法和 API 接入,我们能够轻松地识别驾驶证上的各个字段,如证号、姓名、性别、国籍、住址、出生日期、初次领证日期、准驾车型、有效期限、发证机构等。
本文将详细介绍如何将红酒瓶上的曲面标签展平并做文字识别。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
本文为52CV粉丝mileistone投稿,介绍了一篇最新OCR方向的论文,大胆直接使用图像多分类进行文本识别。
但无论是工整书写的 Tensorflow 官网上的 MNIST 教程,还是上节提到“草书”数字,都是 单一的数字识别问题。 但是,在实际生活中,遇到数字、字母识别问题时,往往需要识别一组数字。这时候一个简单的深度神经网络可能就做不到了。本节内容,就是在讨论遇到这种情况时,应该如何调整深度学习模型。
在日常生活工作中,我们难免会遇到一些问题,比如图片上不合规的文字信息,却要一个一个地审核,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。
上次的一篇文章说了下DenseNet,这一篇文章来说一下CRNN+CTC的识别原理以及实现过程。这篇文章原理部分主要参考于白裳老师的“一文读懂CRNN+CTC文字识别”,其中的CTC原理的讲解部分是我见过最清晰易懂的,值得好好读一下。
上次使用百度AI接口开发过人脸识别接口,今天腾出时间所以去看了看文字识别的技术接口文档。文字识别一样有SDK可以接入快速开发,但是我不准备使用SDK接入,本篇文章直接使用API文档接入文字识别API。上篇文章对Express框架进行了简单封装,我们可以在上篇文章的项目基础上继续进行。如果想从零开始搭建项目可以看下上一篇文章:jsonwebtoken生成与解析token
随着图片时代的飞速发展,大量的文字内容为了优化排版和表现效果,都采用了图片的形式发布和存储,这为内容的传播和安全性带来了很大的便利,需要做重复性劳动。
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。
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。
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。
针对识别图片中的文本信息识别,分为文本区域检测,之后是将文本区域的字符分割,分割以后开始进行字符识别。
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。
作者:石文华 编辑:祝鑫泉 前 言 文章来源:https://hackernoon.com/latest-deep-learning-ocr-with-ker
现在的任务是从OCR文字识别的结果中提取我指定的关键信息。OCR的文字识别结果使用符号包围,包含所识别出来的文字,顺序在原始图片中从左至右、从上至下。我指定的关键信息使用[]符号包围。请注意OCR的文字识别结果可能存在长句子换行被切断、不合理的分词、对应错位等问题,你需要结合上下文语义进行综合判断,以抽取准确的关键信息。输出为json格式。
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。
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。
导读|腾讯云OCR团队在产品性能的长期优化实践中,结合客户使用场景及产品架构对服务耗时问题进行了深入剖析和优化。本文作者——腾讯研发工程师彭碧发详细介绍了OCR团队在耗时优化中的思路和方法(如工程优化、模型优化、TIACC加速等),通过引入TSA算法使用TI-ACC减少模型的识别耗时,结合客户使用场景优化编解码逻辑、对关键节点的日志分流以及与客户所在地就近部署持续降低传输耗时,克服OCR耗时优化面临的环节多、时间短甚至成本有限的问题,最终实现了OCR产品平均耗时从1815ms降低到824ms。希望大
其中,快速灰度化是首步,它使用像素加权法(如YUV转换)将彩色图像转化为黑白,目的是减少数据维度,加速后续处理。
本文主要介绍了如何在社区中实现图片分类和情感识别,以及如何对图像进行特征提取和选择合适的模型来加速训练和识别过程。作者通过对比多种方案,包括使用传统的CNN和RNN模型,以及使用更先进的模型如VGG和ResNet,最终选择使用Dense CNN模型来实现图片分类和情感识别任务。同时,作者还分享了在训练过程中使用的一些技术和方法,包括数据扩增、模型选择和超参数调优等,以提升模型的性能和效率。
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。
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。
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。
作者:benpeng,腾讯 CSIG 应用开发工程师 腾讯云 OCR 团队近期进行了耗时优化,通用 OCR 优化前平均耗时 1815ms,优化后平均耗时 824ms,提升 2.2 倍。本文旨在让大家了解 OCR 团队在耗时优化中的思路和方法(如工程优化、模型优化、TIACC 加速),希望能给大家在工作中提供一些新的思路。 一、背景介绍 1、业务背景 近期某重要客户反馈,受当前正在使用的 OCR 服务可用性(非腾讯云)的影响,业务不可用长达半个小时,而且这样的情况时有发生。为了更好的服务,客户开始调研,主要是
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。
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。
在上一篇文章中完成了数据集的拼接仿真,最近又做了一些关于数据集的工作,先是标注了一堆数据集,然后又把数据集再增强了一下(包括加一些噪声,滤波等等),总之就是力图更模拟日常生活的场景,这些日后再谈,这一篇文章我想先说一下在文本检测完成后,使用的识别模型DenseNet,因为最近看了很多的OCR检测项目,大多是使用的是CTPN+DenseNet的结构,既然大家都采用这个结构,说明其中是有一定的奥秘在这(我原本的想法是使用滤波检测+CRNN)。
伴随着图像处理技术的飞速发展,推动了图像识别技术的产生和发展,并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分,并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中,发挥重要作用。
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。
2015年12月10-12日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员会承办,中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办,以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference 2015,BDTC 2015)在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 11日下午的深度学习分论坛,地平线机器人科技高级工程师余轶南,阿里巴巴iDST语音组高级专家鄢志杰,厦门大学教授纪荣嵘,华中科技大学教授、国家防伪工程中
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
图像识别算法在企业文档管理软件里可谓是扮演了一位全能选手,让我们的文档处理变得轻松愉快,就像吃了一块巧克力一样。现在,让我们来看看图像识别算法在企业文档管理软件里的一些酷炫玩法:
在开始介绍腾讯云文字识别之前,先来了解OCR技术的基本概念和原理。OCR技术通过对图像或扫描文档进行分析和处理,将其中的文字内容转换为可编辑和可搜索的文本。
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
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。
据网约车监管信息交互平台统计,截至2022年7月31日,全国共有279家网约车平台公司取得网约车平台经营许可,各地共发放网约车驾驶员证460.0万本、车辆运输证188.2万本,至7月份共收到订单信息6.95亿单。网约车司机的身份、驾驶证、行驶证、车辆信息的收集和管理是一项非常艰巨的任务,安全合规地收集管理网约车的信息可以有效的保障乘客的安全,加强对驾驶员的审核,提升出行的安全。
人们在工作的时候往往都是需要用到各种办公软件的,在办公软件中是需要用到很多图片和文字的,不过由于一些特殊原因,有些图片的文字人们是完全看不清楚或者看不完全的,所以就需要通过工具软件将图片上面的文字内容识别出来,相信大家平时办公或者学习的时候多少都是接触过的,那么图片文字识别怎么操作?图片文字识别怎么传出文件?下面小编就为大家带来详细介绍一下。
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。
港澳台通行证识别、火车票识别、出租车发票识别、机票行程单识别、定额发票识别、购车发票识别,详细内容见接口文档(https://cloud.tencent.com/document/product/866/33515)。开通和调用方式请参考快速接入指引(https://cloud.tencent.com/document/product/866/34681);
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。
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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。
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