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OCR技术简介

OCR的应用场景 根据识别场景,可大致将OCR分为识别特定场景的专用OCR和识别多种场景的通用OCR。比如现今方兴未艾的证件识别和车牌识别就是专用OCR的典型实例。 因此自然场景中的文字识别技术,也经常被单列为场景文字识别技术(Scene Text Recognition, STR),相关内容可回顾往期SigAI的文章。 OCR技术路线 典型的OCR技术路线如下图所示 ? 其中影响识别准确率的技术瓶颈是文字检测和文本识别,而这两部分也是OCR技术的重中之重。 在传统OCR技术中,图像预处理通常是针对图像的成像问题进行修正。常见的预处理过程包括:几何变换(透视、扭曲、旋转等)、畸变校正、去除模糊、图像增强和光线校正等。 FOTS的总体结构[12] 总结 尽管基于深度学习的OCR表现相较于传统方法更为出色,但是深度学习技术仍需要在OCR领域进行特化,而其中的关键正式传统OCR方法的精髓。

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OCR技术综述

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? 比如汉王OCR,百度OCR,阿里OCR等等,很多企业都有能力都是拿OCR技术开始挣钱了。 其实我们自己也能感受到,OCR技术确实也在改变着我们的生活:比如一个手机APP就能帮忙扫描名片、身份证,并识别出里面的信息;汽车进入停车场、收费站都不需要人工登记了,都是用车牌识别技术;我们看书时看到不懂的题 做过OCR的童鞋都知道,送入OCR模块的图像越清晰(即预处理做的越好),识别效果往往就越好。那现在对这流程中最为重要的字符识别技术做一个总结。 针对传统OCR解决方案的不足,学界业界纷纷拥抱基于深度学习的OCR。 这些年深度学习的出现,让OCR技术焕发第二春。

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    OCR技术简介

    OCR的应用场景 根据识别场景,可大致将OCR分为识别特定场景的专用OCR和识别多种场景的通用OCR。比如现今方兴未艾的证件识别和车牌识别就是专用OCR的典型实例。 因此自然场景中的文字识别技术,也经常被单列为场景文字识别技术(Scene Text Recognition, STR),相关内容可回顾往期SigAI的文章。 OCR技术路线 典型的OCR技术路线如下图所示 其中影响识别准确率的技术瓶颈是文字检测和文本识别,而这两部分也是OCR技术的重中之重。 在传统OCR技术中,图像预处理通常是针对图像的成像问题进行修正。 [12] 总结 尽管基于深度学习的OCR表现相较于传统方法更为出色,但是深度学习技术仍需要在OCR领域进行特化,而其中的关键正式传统OCR方法的精髓。

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    OCR技术浅析

    以深度学习兴起的时间为分割点,直至近五年之前,业界最为广泛使用的仍然是传统的OCR识别技术框架,而随着深度学习的崛起,基于这一技术OCR识别框架以另外一种新的思路迅速突破了原有的技术瓶颈(如文字定位、 笔者针对业务中的身份证照片文字识别需求分别尝试了传统OCR识别框架及基于深度学习的OCR识别框架。下面就以身份证文字识别为例分别简要介绍两种识别框架。 传统OCR技术框架 如上图所示,传统OCR技术框架主要分为五个步骤: 首先文本定位,接着进行倾斜文本矫正,之后分割出单字后,并对单字识别,最后基于统计模型(如隐马尔科夫链,HMM)进行语义纠错。 下面介绍基于传统OCR框架处理身份证文字识别: 身份证识别技术流程与上述框架稍微有所差异。对该问题,已知先验信息:a.证件长宽固定;b.字体及大小一致;c.文本相对于证件位置固定;d.存在固定文字。 基于深度学习的OCR识别框架 目前,从技术流程上来说,主要分为两步,首先是检测出图像中的文本行,接着进行序列识别。

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    OCR文字识别技术

    OCR,作为一种自动解读这种图像符号的技术,毫无疑问将是下阶段大数据发展的大方向。 因为随着移动互联网的繁荣发展,社会已经迎来了移动应用井喷时代,而出于对业务模式创新,以及用户体验优化的追求,以前很多依赖特定仪器才能实现的技术和操作开始适配到移动端, OCR技术就是这股移动化浪潮中相当受到瞩目的技术之一 从身份证识别、银行卡识别、车牌识别到名片识别、文档识别等各种形式的识别OCR都能轻松搞定。现在你只要用手机对准这些进行拍照扫描,OCR技术瞬间就能将图片中的文字转变为可编辑的文本信息。 在这信息高速发展的时代,信息电子化已经成为了时代的必然趋势,而OCR技术作为文字电子化过程中最重要的环节,它改变了传统纸质介质资料输入的概念。 全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势,随处可见大数据的影响,顺应移动互联网大潮,OCR技术无论是面向行业用户还是面向普通用户都呈现出移动化的趋势。

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    OCR检测与识别技术

    ”、“医学文献图像”等挑战任务中的4项冠军,获得了业内广泛好评,同时也再次证明了团队在OCR领域的技术研发能力。 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。 ,尤其在广告推荐的场景中,通过OCR技术对广告的素材创意进一步的识别和理解,大幅提升了用户点击率预估的效果。 在OCR方面,我们已经有了多年积累下的各项技术积累,愿意与任何有OCR技术相关需求的业务同行进行交流合作,持续打造业界一流的数据、算法和系统。 OCR技术在广告图像以及其他形式图像的研究与落地,仍存在巨大潜力尚待挖掘,本团队也会继续精耕细作。

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    OCR技术系列一】光学字符识别技术介绍

    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 什么是 OCROCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)。简单来说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。 比如汉王OCR,百度OCR,阿里OCR等等,很多企业都有能力都是拿OCR技术开始挣钱了。 针对传统OCR解决方案的不足,学界业界纷纷拥抱基于深度学习的OCR。 这些年深度学习的出现,让OCR技术焕发第二春。 参考: [1] 光学字符识别,百度百科 [2] 【OCR技术系列之一】字符识别技术总览

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    ocr手机扫描银行卡的技术

    手机扫描银行卡的技术应用背景 为了提高在移动终端上输入银行卡号的速度和准确性,我公司结合银行、保险、金融P2P及第三方支付等行业对自动识别银行卡号的迫切需求,推出手机扫描银行卡的技术SDK,各类APP只需集成手机扫描银行卡的技术 手机扫描银行卡的技术SDK可支持Android、iOS主流移动操作系统,APP集成手机扫描银行卡的技术SDK后,用户采用手机、平板电脑对银行卡进行拍摄识别即可自动识别银行卡号 手机扫描银行卡的技术技术功能特点 1.识别种类多:支持国内各个银行的卡,包括平面字体和凹凸字体; 2.识别速度快:单张手机扫描银行卡的技术速度小于1 秒; 3.银行卡OCR识别技术技术也可以部署在识别服务器上,可支持Linux 32/ 用户可部署到自有服务器上,APP可直接调用手机扫描银行卡的技术服务。 手机扫描银行卡的技术技术主要应用领域 1.金融保险:移动展业、移动查勘录入银行卡号; 2.银行:直销银行、手机银行绑卡; 3.移动支付:绑定银行卡支付; 4.金融P2P:绑定银行卡充值;

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    数平精准推荐 | OCR技术之系统篇

    算法、数据、系统三位一体,组合成完整的OCR在线服务。 图2 一个OCR识别实例 2) 系统运行态 如图3,我们详细剖析上述实例在框架中的运行过程 ? 图3 系统运行态 1. 六、结束语 我们推出了OCR技术系列文章总共包括了《OCR技术之检测篇》、《OCR技术之识别篇》、《OCR技术之数据篇》、《OCR技术之系统篇》等4篇文章,希望通过这些文章能够与大家一同探讨OCR领域的一些技术与应用 在后续的工作中,团队也将继续在OCR领域深耕细作,不断前行,持续提升技术水平与服务质量,为OCR技术的发展贡献微薄之力。 技术&业务合作请咨询:hongfawang@tencent.com,亦长期招聘优秀算法工程师与实习生,欢迎联系。

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    宜信OCR技术探索与实践​|直播速记

    宜信OCR技术探索与实践|完整视频回放 分享实录 一、OCR概述 1.1 OCR技术演进 [1595918263271005617.png] 传统图像,冈萨雷斯的图像处理。 1.2 OCR技术商业服务 [1595918294889031197.png] 身份证卡证类相对容易些,但是要做到复杂场景的,也不是那么容易。 发票、业务单据相对复杂,除了识别,更重要的是版面分析。 2.2 识别过程中需要解决的问题 [1595918341599093164.png] 三、OCR算法详解 3.1 算法概述——分享原则 [1595918356926030077.png] 大家一定要自己弄细节 ] 表中从下往上的检测算法排序按照效果:越来越好 从anchorbased(也就是右边所示的最下面的那张图),现在逐渐转向pixel-based(像素级别)(右边所示的中间的那张图),主要是语义分割的技术效果实在是太好了 容器方式 没有开启Batching,自己控制batch 宿主机只需要显卡驱动•容器内包含CUDA、cuDNN,免去版本适配 服务容器: 自己定义了Web容器基础镜像 自动构建容器、动态编排 本文作者:宜信技术学院

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    数平精准推荐 | OCR技术之数据篇

    导语:深度学习在OCR领域的成功应用需要大量数据,数平精准推荐团队利用图像增强,语义理解,生成对抗网络等技术生成高质足量的数据,为算法模型提供燃料,帮助OCR技术服务在多种业务场景中快速迭代,提升效果。 fig.2 OCR图像文字识别效果 二. OCR数据生成 对基于深度学习的技术而言,训练数据的数量很大程度上影响了技术效果。 在计算机视觉领域,数据机器生成主要可粗略的分为三种类型:底层的图像处理技术,中间层的图像理解加人为规则,以及高层的端到端图像数据生成,OCR技术的数据生成同样遵循这三类。 在OCR领域,除了上述的基础图像处理技术,书写文字的属性及背景图片也可以极大的多样化。 腾讯TEG数平精准推荐团队OCR方面已经有了多年积累下的各项技术积累,愿意与任何有OCR技术相关需求的业务同事们进行交流合作,以TEG的使命:专业、合作、伙伴为目标,唯愿以持续打造业界一流的数据、算法、

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    OCR技术】大批量生成文字训练集

    额外的图像增强 第三步生成的汉字图像是最基本的数据集,它所做的图像处理仅有旋转这么一项,如果我们想在数据增强上再做多点东西,想必我们最终训练出来的OCR模型的性能会更加优秀。

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    干货 | OCR技术在携程业务中的应用

    以携程业务为例,在供应商资质鉴定,商家产品上传,产品展示等多个环节都涉及到计算机视觉技术的应用,其中包括文字识别(Optical Character Recognition,OCR)/场景文字识别(SceneText OCR在携程业务中主要起到两方面作用。 二、OCR OCR技术由两方面组成,分别为文字的检测和文字内容的识别,如图1所示。 图1 图像中的文字检测和识别过程 三、OCR在携程业务中的技术方案 我们的方案也是由两部分组成的,首先是对图片中的文字进行检测,然后对检测出的文字内容进行识别。 3.1 基于深度学习的文字检测 对于携程的OCR场景,根据版面是否含有先验知识以及所涉及到的文本自身的复杂性,我们将OCR任务划分为受控场景(如营业执照,经营许可证等)和非受控场景(如产品海报,产品介绍页等

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    OCR material

    :基于CNN的实现 blog: http://blog.xlvector.net/2016-05/mxnet-ocr-cnn/ I Am Robot: (Deep) Learning to Break github: https://github.com/tmbdev/clstm caffe-ocr: OCR with caffe deep learning framework github: https ://github.com/pannous/caffe-ocr Digit Recognition via CNN: digital meter numbers detection ? github(caffe): https://github.com/SHUCV/digit Attention-OCR: Visual Attention based OCR ? github: https://github.com/da03/Attention-OCR umaru: An OCR-system based on torch using the technique

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    干货 | 证件全文本OCR技术,了解一下

    作者简介 周源,携程技术平台研发中心高级研发经理,从事软件开发10余年。2012年加入携程,先后参与支付、营销、客服、用户中心的设计和研发。 本文从计算机视觉的前世今生,到证件全文本OCR的实践,带你了解人工智能、计算机视觉、深度学习、卷积神经网络等技术。无论是计算机视觉的入门者还是从业者,希望都可以有所收获。 1、什么是OCR 光学字符识别(英语:Optical Character Recognition, OCR),是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。 2、携程证件OCR项目 2.1 项目目标 根据携程的实际使用场景,使用OCR技术识别身份证、护照、火车票、签证等证件的中文英文及数字文本信息。 而无引导的情况,则完全使用基于Attention的整行识别技术做范文本处理。

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    腾讯数平精准推荐 | OCR技术之检测篇

    数平精准推荐团队在OCR领域深耕细作多年,自研的基于深度学习方法的文本检测与识别技术多次在ICDAR竞赛数据集上刷新世界纪录,特别是在2017年举办的第14届ICDAR官方竞赛中,斩获了“COCO-TEXT ”、“医学文献图像”等挑战任务中的4项冠军,获得了业内广泛好评,同时也再次证明了团队在OCR领域的技术研发能力。 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。 ,尤其在广告推荐的场景中,通过OCR技术对广告的素材创意进一步的识别和理解,大幅提升了用户点击率预估的效果。 在OCR方面,我们已经有了多年积累下的各项技术积累,愿意与任何有OCR技术相关需求的业务同行进行交流合作,持续打造业界一流的数据、算法和系统。

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    腾讯数平精准推荐 | OCR技术之检测篇

    数平精准推荐团队在OCR领域深耕细作多年,自研的基于深度学习方法的文本检测与识别技术多次在ICDAR竞赛数据集上刷新世界纪录,特别是在2017年举办的第14届ICDAR官方竞赛中,斩获了“COCO-TEXT ”、“医学文献图像”等挑战任务中的4项冠军,获得了业内广泛好评,同时也再次证明了团队在OCR领域的技术研发能力。 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。 ,尤其在广告推荐的场景中,通过OCR技术对广告的素材创意进一步的识别和理解,大幅提升了用户点击率预估的效果。 在OCR方面,我们已经有了多年积累下的各项技术积累,愿意与任何有OCR技术相关需求的业务同行进行交流合作,持续打造业界一流的数据、算法和系统。

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    腾讯数平精准推荐 | OCR技术之识别篇

    移动互联网的爆炸式增长以及深度学习技术的普及,分别从业务需求与技术支撑两方面,进一步推动OCR领域发展。OCR技术可深入服务于广告推荐系统的图像内容提取、广告素材审核、广告图像创意、用户理解,等等。 ”和“医学文献图像”等极具挑战任务的4项冠军,再次证明了Tencent-DPPR团队在OCR领域的技术研发能力。 PhotoOCR系统覆盖传统OCR流程每一环节,通过流程细化与每一环节的多类技术集成化,在2013年取得了优异结果,同样也暴露传统方法诸多不足,例如:需要将OCR系统割裂成过多环节、需要在每个环节上引入过多人工干预 二 腾讯DPPR团队场景文字识别技术 本章重点介绍腾讯数平精准推荐团队(Tencent-DPPR)的深度OCR算法。 OCR技术在广告图像以及其他形式图像的研究与落地,仍存在巨大潜力尚待挖掘,本团队也会继续精耕细作。

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    腾讯云大学大咖分享 | 解密OCR文字识别技术

    腾讯云大学大咖分享之解密OCR文字识别技术 课程讲师:腾讯云高级工程师 彭碧发 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 [iz5ecfu91m.png] OCR通俗来说就是让计算机看图识字的技术,比如在生活中,使用手机可以对身份证进行拍照,并通过一种技术将身份证照片上的文字自动转换成文本信息,这种技术就是OCR其中一种应用场景 [13j5e6g9o2.png] [swlpepk9xt.png] 关于腾讯云OCR技术,主要介绍OCR工程化和引擎。 对于行业内普遍存在的文字倾斜、模糊、畸变等技术挑战,腾讯云OCR产品早已克服了。 [czghj2iei8.png] [bfbwx8an5p.png] Q&A Q:2019年6月7日OCR技术和人脸识别有什么区别?

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