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。...（1）广告图片 （2）自然场景图片 （3）游戏图片 （4）银行卡图片（部分内白为保护隐私） 图8 场景图片&垂直应用图片文字检测示例 目前数平精准推荐团队研发的OCR相关技术在公司内部众多产品中得到使用...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。
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。
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。...数平精准推荐团队场景文本检测技术 1、文本检测技术 文本检测是场景文本识别的前提条件，要解决的问题是如何在杂乱无序、千奇百怪的复杂场景中准确地定位出文字的位置。...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。...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。
算法、数据、系统三位一体，组合成完整的OCR在线服务。...检测过程运行在GPU上，算法so检测出模块中各个图片框(如图2中的“京东”、“内外真皮”等)，切分好之后将结果返回给master 4. master将检测结果拆分，并行分发到识别子系统。...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。
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。...相比物体检测识别，OCR由于包含倾斜文本框，低分辨率文字，以及文本版面多样化，因此OCR数据标注具有特殊性，标注成本更高。如此情况决定了我们难以通过用户反馈获得待标注样本来支撑OCR深度模型训练。...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。...fig.5 基于图像分割和景深生成OCR标签图片 基于上述图像分割和图像景深的技术，我们在广告图片上生成了大量的带标注样本供文本检测模型训练。...通过上述的数据生成技术，我们在网络图片，自然场景图片，以及特定业务场景(银行卡，身份证...)的OCR检测与识别效果有明显提升。
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。...腾讯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国际权威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...业内主流OCR技术，通常分为文字检测与文字识别2个模块：通过检测算法定位到文本行，后通过识别算法阅读出文本行内容。本文将介绍Tencent-DPPR团队的文字识别算法。...（图2） 在2013年之前，传统算法在OCR领域占主导地位，其标准流程包含文本检测、单字符分割、单字符识别、后处理等步骤，如图3所示。 ?...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。
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。...但是模型识别结果往往是不太准确的，我们需要对其进行识别结果的矫正和优化，比如我们可以设计一个语法检测器，去检测字符的组合逻辑是否合理。...比如，考虑单词Because，我们设计的识别模型把它识别为8ecause，那么我们就可以用语法检测器去纠正这种拼写错误，并用B代替8并完成识别矫正。这样子，整个OCR流程就走完了。...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。
OCR的技术路线 典型的OCR的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。...[11] 端到端的OCR 与检测-识别的多阶段OCR不同，深度学习使端到端的OCR成为可能，将文本的检测和识别统一到同一个工作流中。...[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。...】人脸检测算法之S3FD 【获取码】SIGAI0716 [38] 基于深度负相关学习的人群计数方法【获取码】SIGAI0718 [39] 流形学习概述【获取码】SIGAI0723 [40] 关于感受野的总结
OCR的技术路线 典型的OCR的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。...基于注意力机制文本检测的网络结构[9] 文本识别 文本识别在传统技术中采用模板匹配的方式进行分类。但是对于文字行，只能通过识别出每一个字符来确定最终文字行从内容。...Attention OCR的网络结构[11] 端到端的OCR 与检测-识别的多阶段OCR不同，深度学习使端到端的OCR成为可能，将文本的检测和识别统一到同一个工作流中。...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。
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，基于这一技术的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、...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。...可见，基于深度学习的OCR识别框架相比于传统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。 文本行检测，其又可分为水平行文字检测算法与倾斜文字行检测算法。
信息化时代，录入信息的时代，在这大数据时代，非结构数据如何快速高效地处理图片化、形体化的信源，使之通过识别转化为可编辑的文本信息和特征数据，方便数据库的采集、管理、分析和决策，成为摆在诸多领域面前的共同难题...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。
前言 文字识别的过程，首先是要确定文字的位置，即文本检测。...OCR学习路径之文本检测（上）Faster R-CNN算法简介》服用，效果或许会有一点。蛤蛤蛤，以下进入正题。...image.png 一、 CTPN算法简介 原文中有这样一段话，讲述了通用目标检测为什么不能应用于场景文本检测的： However, it is difficult to apply these general...to scene text detection, which generally requires a higher localization accuracy 因为文本的字体更小，场景更加复杂，对检测框的精确度要求更高...1.1 CTPN网络结构 CTPN的网络结构图如下： image.png 原始CTPN只检测横向排列的文字。CTPN结构与Faster R-CNN基本类似，但是加入了LSTM层。
本文将介绍该技术的前世今生，一览该技术的阶段性发展：传统OCR技术统治的过去，深度学习OCR技术闪光的现在，预训练OCR大模型呼之欲出的未来！...一、OCR的前世：传统OCR技术统治的过去传统OCR技术的工作原理OCR的运作方式可以类比为人类阅读文本和识别模式的能力。传统OCR技术通过电脑视觉、模式识别技术来自动识别并提取图像或文档中的字符。...通过结合深度学习，建立更为强大和灵活的OCR模型，它能够处理各种类型的文本，并且提高字符识别的准确率。深度学习OCR技术分为两步：文本检测与文本识别。...https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf技术说明Mask-RCNN在OCR场景中的应用主要涉及到文本区域检测和形状分割。...技术步骤使用基于字符分割的方法处理OCR问题，一般会采用以下的技术步骤：1.字符检测：首先，我们需要用一种字符检测算法（如滑动窗口或基于区域的方法）来定位并分割出图像中的每个字符。
已经分享的有《03.OCR学习路径之文本检测（中）CTPN算法简介》里已经说过two-stage实现文本检测这个经典算法，上次课也讲了《04.OCR学习路径之文本检测（4）FCN算法简介》，并且还up了...RBOX，检测框的位置（x, y, w, h），4个参数； · text rotation angle：对于检测形状为RBOX，检测框的旋转角度，1个参数； · text quadrangle coordinates...image.png 因此通过平衡采样和hard negative mining（一种增加复杂负样本的方法）技术解决训练样本中目标物体分布不平衡的问题，因为训练过程中，有些干扰性较强的负样本就称为Hard...三、总结 该算法EAST做文本检测的优点： 1. FCN直接预测结果，消除中间过程冗余，减少检测时间 2....在检测曲线文本时，效果不太理想
原始图片通过Selective Search提取候选框，约有2k个 侯选框缩放成固定大小 经过CNN 经两个全连接后，分类 拓展阅读：基于R-CNN的物体检测-CVPR 2014（http://blog.csdn.net...Region-based Fully Convolutional Networks（https://arxiv.org/pdf/1605.06409v1.pdf） 论文翻译详见：[译] 基于R-FCN的物体检测...所以物体检测是不是也可以只用一个CNN？ 图片分类需要兼容形变，而物体检测需要利用形变，如何平衡？ R-FCN利用在CNN的最后进行位置相关的特征pooling来解决以上两个问题。 ?...ml/%E5%BA%94%E7%94%A8/2015/12/07/%E7%89%A9%E4%BD%93%E6%A3%80%E6%B5%8B.html) 补充阅读： 1、[Detection] 深度学习之..."物体检测" 方法梳理 2、[译] 基于R-FCN的物体检测 (zhwhong)（https://www.jianshu.com/p/db1b74770e52）
原始图片通过Selective Search提取候选框，约有2k个 侯选框缩放成固定大小 经过CNN 经两个全连接后，分类 拓展阅读：基于R-CNN的物体检测-CVPR 2014（http://blog.csdn.net...Region-based Fully Convolutional Networks（https://arxiv.org/pdf/1605.06409v1.pdf） 论文翻译详见：[译] 基于R-FCN的物体检测...所以物体检测是不是也可以只用一个CNN？ 图片分类需要兼容形变，而物体检测需要利用形变，如何平衡？ R-FCN利用在CNN的最后进行位置相关的特征pooling来解决以上两个问题。...补充阅读： 1、[Detection] 深度学习之 "物体检测" 方法梳理 2、[译] 基于R-FCN的物体检测 (zhwhong)（https://www.jianshu.com/p/db1b74770e52
首先下载并安装tesseract-ocr软件，然后使用pip install pytesseract和pip install pillow安装扩展库。...接下来准备一个图片，里面写点文字，例如： 测试代码： 从测试结果来看，即使是图片中只包含英文，识别率也不是百分之百的准确，但是已经不错了，后面再陆续发文进行调整和改进。
，可以实现对文本的检测任务。...来做目标检测的思想来源以及理论依据。...下面让我们展开来说FCN是怎么应用到检测领域内的！...目标检测（图1）是得出一个边界框，通常是矩形的框，这是一个比较粗略的预测，而图2由于其对每个像素点计算的，所以能检测出目标的边缘轮廓信息，也就是说更加精细化了。...image.png 全卷积神经网络主要使用了三种技术，如下分三节来介绍。 插播一条广告，别打我！ 本课视频在B站有up的哦，嘻嘻嘻~，讲的都是正经东西，欢迎指正哈，谢谢啦。记得点赞哦。
解决痛点 1、降本增效：帮助客户减少人力投入，解放传统OCR识别场景耗费的时间，提升工作效率。...3、识别准确率、速度、安全性、稳定性：基于人工智能的深度学习算法解决传统OCR识别率低、模版固定、设备依赖的问题。 项目目标 ?...两种过程也是AI技术和编程技术的结合的一种表现。...提取出一套较为统一的OCR版面分析解决方案。...作者：宜信技术学院 刘鹏飞
解决痛点 1、降本增效：帮助客户减少人力投入，解放传统OCR识别场景耗费的时间，提升工作效率。...3、识别准确率、速度、安全性、稳定性：基于人工智能的深度学习算法解决传统OCR识别率低、模版固定、设备依赖的问题。...两种过程也是AI技术和编程技术的结合的一种表现。...提取出一套较为统一的OCR版面分析解决方案。...作者：宜信技术学院 刘鹏飞
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