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。
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
OCR,或光学字符识别,是最早的计算机视觉任务之一,因为在某些方面它不需要用到深度学习。因此,早在2012年深度学习热潮之前,OCR就有了各种不同的应用,有些甚至可以追溯到1914年 。
在过去的数年中,腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域,团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统,持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上,借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段,可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解,从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别)是指对输入图像进行分析识
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
来自巴西阿雷格里港大学的学者发表于ECCV2018的论文《License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios》,给出了一整套完整的车牌识别系统设计,着眼于解决在非限定场景有挑战的车牌识别应用,其性能优于目前主流的商业系统,代码已经开源,非常值得参考。 作者信息:
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。
近日,腾讯优图在具有OCR领域的奥斯卡盛会之称的 2019“Scanned Receipts OCR and Information Extraction”关键信息抽取任务中,通过自研智能结构化方案,以97.67%的Hmean刷新榜单纪录。 作为首个针对结构化文档提出的信息抽取任务,SROIE因其技术的挑战性和广泛的应用性,一直是全球各大名校、科技公司竞逐的焦点。腾讯优图一直专注于AI算法的研究,为腾讯云AI 提供基础底层算法,此次,腾讯优图刷新OCR信息提取纪录,也标志着腾讯云OCR技术水平持续保持
文档是重要的信息存储载体之一,人们每天接触和使用文档的频率也越来越高。相对应地,用户对文档处理和图像内容的安全要求逐渐提升,智能文档技术面临的挑战也更大。
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
在全球文字识别(OCR)领域顶级盛会ICDAR 2023上,腾讯OCR团队基于自研算法,斩获四项冠军,这是继2017年、2019年、2021年以来,连续四届参会同时创造佳绩,共获得18项官方认证冠军,展示了腾讯OCR技术在全球的一流水平。
随着数字化时代的到来,OCR(光学字符识别)技术在各行各业中的应用越来越广泛,如金融、医疗、教育等领域。然而,图片组成的PDF文件识别一直以来都是OCR技术的难点。腾讯云OCR技术凭借其领先的识别能力,可以快速准确地识别图片PDF文件。结合openai接口,我们可以将识别结果构建成知识库,为用户提供更高效便捷的服务。本文将以滴滴出行的行程单为例,展示腾讯云OCR技术在实际应用中的优势。
作者 | Fedor Borisyuk,Albert Gordo,Viswanath Sivakumar
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。
OCR 是人工智能里面非常重要的基础能力之一。腾讯云人工智能产品总监王磊,结合物流场景解读了OCR技术。“OCR文本识别能够优化物流行业流程,解放人力降低成本。” [1503556556876_5635_1503556557294.jpg] 王磊介绍,OCR文本识别存在三大挑战。其一是文本是由多个文字拼接组成,没有明显边界,文本框内除了笔画,其余部分均是背景,给文本识别特征提取带来难度;其二是文本是由若干汉字、英文或标点符号混合在一起,长度变化大,由于网络感知野受限,定位BOXES本身困难;其三是如果BO
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。
文档比对技术是一种用于比较两份文档之间差异的先进技术。具备较大的技术难点和场景价值。下面将对其技术难点和使用场景进行详细探讨。
OCR是一项科技革新,通过自动化大幅减少人工录入的过程,帮助用户从图像或扫描文档中提取文字,并将这些文字转换为计算机可读格式。这一功能在许多需要进一步处理数据的场景中,如身份验证、费用管理、自动报销、业务办理等都显得尤为实用。现如今,OCR解决方案会结合AI(人工智能)和ML(机器学习)技术,以自动化处理过程并提升数据提取的准确性。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!
人们在社交网络上分享和获取信息的主要途径之一是视觉媒介,如照片和视频。近年来,上传至社交媒体的照片数量成指数级增长,每天可达数亿张 [27],处理日渐增多的视觉信息成为一大技术挑战。图像理解的挑战之一是从图像中检索文本信息,也叫光学字符识别(OCR),表示将包含键入、印刷或场景文本的电子图像转换成机器编码文本的过程。从图像中获取此类文本信息很重要,因为这可以促进很多不同的应用,如图像搜索和推荐。
在当今这样的时代,任何组织或公司要扩大规模并保持相关性,都必须改变他们对技术的看法,并迅速适应不断变化的形势。已经知道Google如何将图书数字化。还是Google Earth如何使用NLP识别地址。或者如何读取发票,法律文书等数字文档中的文本。
导语:如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油,那么系统则是变速箱,稳定而灵活的变速箱,是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体,随着算法的快速发展和数据的日益积累,系统也在高效而稳定地升级。 一、背景介绍 前面的系列文章分别介绍了算法和数据,如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油,那么系统则是变速箱,稳定而灵活的变速箱,是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体,组合成完整的OCR在线服务。伴随着算法的升级和业务的持续接入,系统也经历了从单机版升级到分布式版本;从为了每个算法定制系统
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。
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。
OCR全称Optical Character Recognition,即光学字符识别,最早在1929年被德国科学家Tausheck提出,定义为将印刷体的字符从纸质文档中识别出来。现在的OCR,狭义上指对输入扫描文档图像进行分析处理,识别出图像中文本信息。而随着OCR技术的日益发展,人们已不再仅仅满足于文档或书本上的文本,开始将目标转移到现实世界场景中的文本,这被称为场景文本识别(Scene Text Recognition,STR)。
我们生活在这样一个时代:任何一个组织或公司要想扩大规模并保持相关性,就必须改变他们对技术的看法,并迅速适应不断变化的环境。我们已经知道谷歌是如何实现图书数字化的。或者Google earth是如何使用NLP来识别地址的。或者怎样才能阅读数字文档中的文本,如发票、法律文书等。
【新智元导读】 谷歌新的reCAPTCHA验证系统,没有挑战也没有复选框,通过结合“机器学习和针对最新威胁的先进风险分析”,就能无形中判断网站登录者是否人类。 谷歌的验证系统reCAPTCHA是网上最好的验证系统(CAPTCHA,CompletelyAutomated PublicTuring test to tell Computersand Humans Apart)。在网络注册页面上,你大概已经见过CAPTCHA不下一百万次了;为了证明你不是垃圾邮件机器人,你要接受一个挑战:辨认字词或数字的图片,挑选
在被称为「AI 春晚」的 OpenAI 首届开发者大会拉开帷幕后,很多人的朋友圈都被这家公司发布的新产品刷了屏,比如不需要写代码就能定制应用的 GPTs、能解说球赛甚至「英雄联盟」游戏的 GPT-4 视觉 API 等等。
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
近期,多模态大模型(LMMs)在视觉语言任务方面展示了令人印象深刻的能力。然而,由于多模态大模型的回答具有开放性,如何准确评估多模态大模型各个方面的性能成为一个迫切需要解决的问题。
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
“ 随着人工智能的高速发展,开发者们对于能够应对产品多样化挑战的学习框架TensorFlow,也有着很高的热情。除了各类科技产品,零售行业也同样将TensorFlow运用于大规模的深度学习中。 在这篇文章中,来自可口可乐公司数据侠Patrick Brandt,就将为我们介绍如何使用AI和TensorFlow实现无缝式购买凭证。 可口可乐的核心忠诚度计划于2006年以MyCokeRewards.com形式启动。 “MCR.com”平台包含为每一瓶以20盎司规格销售的可口可乐、雪碧、芬达和动乐产品,以及可以在杂
OCR(Optical character recognition) —— 光学文字识别,是图像处理的一个重要分支,中文的识别具有一定挑战性,特别是手写体和草书的识别,是重要和热门的科学研究方向
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。
Overview应用程序开发者通常使用 security challenges(一种升级身份验证形式)来增加应用程序的安全性。团队对在移动设备上的程序中运行现有反欺诈security challenges Boxer 进行了大规模测量研究后发现,虽然 Boxer 总体上运行良好,但它无法在以低于每秒一帧(FPS)的速度运行的设备上进行有效扫描,从而降低了
随着人工智能的高速发展,开发者们对于能够应对产品多样化挑战的学习框架TensorFlow,也有着很高的热情。除了各类科技产品,零售行业也同样将TensorFlow运用于大规模的深度学习中。
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
导语 | 2021年1月, 微信发布了微信8.0, 这次更新支持图片文字提取的功能。用户在聊天界面和朋友圈中长按图片就可以提取图片中文字,然后一键转发、复制或收藏。图片文字提取功能基于微信自研OCR技术,本文将介绍微信OCR能力是如何落地文字提取业务的。文章作者:伍敏慧,腾讯WXG研发工程师。 一、背景 微信8.0上线了图片提取文字的功能,用户在聊天界面和朋友圈中如果想提取图像中的文字,不用再辛苦打字了,只要简单几个步骤,就可以拿到图片中的文字内容,超级方便实用。 图1 微信客户端提取图片中的
在过去的数年中,腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域,团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统,持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上,借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段,可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解,从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别)是指对输入图像进行分析
图像文字作为信息传递的重要载体,图像文字识别对于高效化办公,场景理解等有着重要的意义。
近年来,移动互联、大数据等新技术飞速发展,倒逼传统行业向智能化、移动化的方向转型。随着运营集约化、数字化的逐渐铺开,尤其是以OCR识别、数据挖掘等为代表的人工智能技术逐渐深入业务场景,为用户带来持续的经济效益和品牌效应。图书情报领域作为提升公共服务的一个窗口,面临着新技术带来的冲击,必须加强管理创新,积极打造智能化的图书情报服务平台,满足读者的个性化需求。无论是高校图书馆还是公共图书馆,都需加强人工智能基础能力的建设,并与图书馆内部的信息化系统打通,优化图书馆传统的服务模式,提升读者的借阅体验。
本文将主要介绍数平精准推荐团队的文本检测技术。
竞争激烈的证券行业,如何在高效合规的前提下,提升客户体验?繁琐的开户流程,需要上传的影像资料繁多,还要经过人工逐项分拣、资料反复核验等,不仅浪费了客户的时间和精力,也可能因为信息采集不准确或不完整而导致开户失败。
8 月 6 日,网易有道发布了一款全新的智能学习硬件:网易有道词典笔 2.0。该词典笔只要扫一扫就能自动识别生词、句子,并提供对应的释义、翻译与读音。重要的是,所有这些功能都可以在离线的情况下完成,包括 NMT 实现的整句翻译。当然,这支笔背后的技术不止这些,ASR(语音识别)和 NLU(自然语言理解)等技术也帮助其实现了在线的语音助手问答功能。
近期,中国模式识别与计算机视觉大会在厦门举办,是国内顶级的模式识别和计算机视觉领域学术盛会。大会汇聚了国内国外模式识别和计算机视觉理论与应用研究的广大科研工作者及工业界同行,分享我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。通过此次会议,进一步加强本领域的同行与东南沿海地区的学者和企业进行学术交流和技术碰撞,从而促进模式识别与计算机视觉领域的协同合作与融合创新。
大多数其他的验证码都是比较简单的。例如,流行的 PHP 内容管理系统 Drupal 有一个著 名的验证码模块(https://www.drupal.org/project/captcha),可以生成不同难度的验证码。
前者使用文本的字符、位置和掩码图像等输入来为文本生成或编辑生成潜在特征。后者采用OCR模型将笔划数据编码为嵌入,与来自分词器的图像描述嵌入相结合,以生成与背景无缝融合的文本。作者在训练中采用了文本控制扩散损失和文本感知损失,以进一步提高写作准确性。据作者所知,AnyText是第一个解决多语言视觉文本生成的工作。 值得一提的是,AnyText可以与社区现有的扩散模型相结合,用于准确地渲染或编辑文本。经过广泛的评估实验,作者的方法在明显程度上优于其他所有方法。 此外,作者还贡献了第一个大规模的多语言文本图像数据集AnyWord-3M,该数据集包含300万个图像-文本对,并带有多种语言的OCR注释。基于AnyWord-3M数据集,作者提出了AnyText-benchmark,用于评估视觉文本生成准确性和质量。 代码:https://github.com/tyxsspa/AnyText
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。
眼下,很多企业都将RPA(机器人流程自动化)看作是整个企业自动化策略中的一部分。在2020年,RPA也将进一步“升级”,通过诸多人工智能(AI)技术——自然语言处理(NLP)、智能光学字符识别(OCR)、机器学习部署等的加持,并逐步成为越来越受企业青睐的智能化工具。
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。
在本文中,你将学习如何在深度学习的帮助下制作自己自定义的 OCR 来读取图像中的文字内容。我将通过 PAN-Card 图像的示例,带你学习如何进行文本检测和文本识别。但首先,让我们熟悉一下光学字符识别的过程。
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