随着人工智能的热度上升,图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中,有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化,业界进行了一系列的实践和探索,最终确定了一些可行的方法。实践过程中,可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享,我们将结合目前的业务需求,说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
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。
a、鹅厂近期发布了自己的人工智能 api,包括身份证ocr、名片ocr、文本分析等一堆API,因为前期项目用到图形OCR,遂实现试用了一下,发现准确率还不错,放出来给大家共享一下。
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。
前几天,小编的一个朋友跟小编吐槽, 说起最近国内一些银行科技内部在用的比较流行的几种高科技技术,其中OCR一定是逃不过去的, 但凡哪家银行想做数字化转型,从行长到老总肯定第一句就说要做OCR,但到底什么是OCR,能做什么,可能说出的人并不知道,只是知道这个名字说出来就代表着智能项目。 OCR,全称optical character recognition,意思是指电子设备(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
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
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
OCR技术有着丰富的应用场景,包括已经在日常生活中广泛应用的面向垂类的结构化文本识别,如车牌识别、银行卡信息识别、身份证信息识别、火车票信息识别等等,此外,通用OCR技术也有广泛的应用,如在视频场景中,经常使用OCR技术进行字幕自动翻译、内容安全监控等等,或者与视觉特征相结合,完成视频理解、视频搜索等任务。
OCR(光学字符识别)是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。目前,这项技术在拍照搜题、拍照翻译等应用中得到广泛使用。
文章目录 《这是我见过最强的OCR开源算法模型了》 前言 一、来吧,展示! 二、OCR简介 (一)什么是OCR (二)应用举例 (三)OCR难点 三、PaddleOCR介绍 (一)总结介绍 (二)相关地址总结 四、PaddleOCR的使用 (一)PaddleOCR项目介绍 (二)测试自己的数据 五、多维度对比分析 (一)教程的完备性对比 (二)易用性对比 (三)运行速度对比 (四)精度对比 (五)多角度对比 (六)其他分析 六、总结 《这是我见过最强的OCR开源算法模型了》 前言 最近参加“中国软件杯”的一
在人机交互方面,大多人想到的都是语音交互,毕竟这是人类之间运用率最高的交流方式,且语音识别、自然语言理解等技术目前也发展的相当不错。 但是,我们也不得不忽视这样一个事实:我们每天都被文字所包围,像每天
本文介绍了OCR(光学字符识别)技术的基本概念、发展历程、主要应用领域,以及基于深度学习的OCR识别框架。与传统OCR相比,基于深度学习的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。
PP-OCR是PaddleOCR自研的实用的超轻量OCR系统。在实现前沿算法的基础上,考虑精度与速度的平衡,进行模型瘦身和深度优化,使其尽可能满足产业落地需求。该系统包含文本检测和文本识别两个阶段,其中文本检测算法选用DB,文本识别算法选用CRNN,并在检测和识别模块之间添加文本方向分类器,以应对不同方向的文本识别。当前模块为PP-OCRv3,在PP-OCRv2的基础上,针对检测模型和识别模型,进行了共计9个方面的升级,进一步提升了模型效果。
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。
通用文字 OCR 识别 API 是一种功能强大的服务,可用于多场景、多语种的整图文字检测和识别,通过将OCR技术应用于学校环境,可以实现教育资源的数字化和学习过程的自动化。
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
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
文字,一种信息记录的图像符号,千年来承载了太多的人类文明印记。OCR,一种自动解读这种图像符号的技术,一直以来都备受关注。尤其在信息时代的今天,数字图像纷繁复杂,如何便捷高效的获取其中的文字信息,更有着重要的时代意义。作为模式识别领域最为经典的研究热点之一,OCR经历了长时间的发展变化,各种新技术、新方法、新应用层出不穷。 OCR技术的过去和现在: OCR(光学字符识别技术),是通过扫描仪或相机等光学输入设备获取纸张上的文字、图片信息,利用各种模式识别算法对文字的形态结构进行分析,形成相应的字符特征描述
经过不断的技术优化和沉淀,百度大脑 AI 开放平台已经成为企业智能化升级道路上重要的技术支撑,通过百度智能云赋能各行各业实现产业智能化。本月EasyDL OCR 自训练平台全面开放,内置百度领先的 OCR 预训练模型,可快捷完成数据标注并批量生成虚拟数据,大幅扩充训练集,低成本零门槛定制专属的高精度 OCR 模型。
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
OCR方向的工程师,之前一定听说过PaddleOCR这个项目,其主要推荐的PP-OCR算法更是被国内外企业开发者广泛应用,短短半年时间,累计Star数量已超过15k,频频登上Github Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一,在《Github 2020数字洞察报告》中被评为中国Github Top20活跃项目,称它为 OCR方向目前最火的repo绝对不为过。
cnocr是用来做中文OCR的Python 3包。cnocr自带了训练好的识别模型,安装后即可直接使用。cnocr主要针对的是排版简单的印刷体文字图片,如截图图片,扫描件等。cnocr目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别,需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
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。
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
近期Github开源了一款基于Python开发、名为Textshot的截图工具,刚开源不到半个月已经500+Star。
光学字符识别OCR技术(Optical Character Recognition)是指从图像中自动提取文字信息的技术。这项技术横跨了人工智能里的两大领域:CV(计算机视觉)和NLP(自然语言处理),综合使用了这两大领域中的很多技术成果。
n全新发布数据合成工具Style-Text:可以批量合成大量与目标场景类似的图像,在多个场景验证,效果均提升15%以上。
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。
光学字符识别(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。亦即将图像中的文字进行识别,并以文本的形式返回。
OCR 方向的工程师,一定需要知道这个 OCR 开源项目:PaddleOCR。短短几个月,累计 Star 数量已超过 7.2K,频频登上 Github Trending 日榜月榜,称它为 OCR 方向目前最火的 repo 绝对不为过。
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
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
同时在本微信公众号中,回复“SIGAI”+日期,如“SIGAI0515”,即可获取本期文章的全文下载地址(仅供个人学习使用,未经允许,不得用于商业目的)。
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理,获取文字和版面信息的过程,是典型的计算机视觉任务,通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。
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
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。
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
作者:TencentOCR团队 全球 OCR 最顶级赛事,TencentOCR 以绝对领先优势斩获三冠,腾讯技术再扬威名! 一、竞赛背景 2021 年 9 月,两年一届的 ICDAR 竞赛落下帷幕,这是文字识别(OCR)领域全球最顶级赛事。TencentOCR 团队在本届比赛中参加了视频文字识别竞赛,并包揽该赛道全部 3 项冠军,成绩遥遥领先。这也是继 2017 年团队勇夺 4 项官方认证冠军[1]、2019 团队勇夺 7 项冠军后[2],再创佳绩,同时也标志着腾讯 OCR 技术稳居国际第一流水准。
通用文字识别OCR是一种文本识别技术,它可以从扫描的文档、图像和其他来源快速准确地识别文本,并将其转换为可编辑的文本文件,尤其是涉及多种语言的文本识别。它通常由专业的图像处理应用程序来实现,它可以自动识别文本,比手动输入快多了。
本文将重点介绍 ALPR 的端到端实现。它将侧重于两个过程:车牌检测和检测到的车牌的 OCR。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
OCR(Optical Character Recognition),译为光学字符识别,是指通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息,再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。
有时你遇到一篇古老的文献,PDF文档还是扫描版。又或者是遇到一幅网页版海报,上面的文字你完全看不懂。
牛小明为四川长虹电器股份有限公司的资深专家,也跟CV君一样曾供职于华为,是两个可爱宝贝的父亲,研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等,Tel:15882855846; Email: xiaoming1.niu@changhong.com
最近在技术交流群里聊到一个关于图像文字识别的需求,在工作、生活中常常会用到,比如票据、漫画、扫描件、照片的文本提取。
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。
背景 自动化测试从最早期的录制回放技术开始,逐步发展成DOM对象识别与分层自动化,以及基于POM(Page Object Model)来提高用例复用,到当前火热的基于AI技术的自动化,体现了自动化测试的发展趋势是更加智能,更加精准,更加高效。在这里我们给大家介绍两种在业界已经有广泛使用的智能自动化测试技术: 自愈(Self-Healing)技术 机器学习(Machine Learning)技术 自愈技术 1.1 什么是自愈技术 自愈(Self-Healing)技术在计算机术语中是指:一种自我修复的管理机制。
2019 DCIC已经开赛一个月了,据说华为赛题比较有难度,小编特此搜罗到一位妹子大佬的Baseline,为各位参赛者提供思路~
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。
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。
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