ocr軟件應(yīng)用了人工智能的什么技術(shù)？傳統(tǒng)的OCR技術(shù)通常使用opencv算法庫(kù)，通過(guò)圖像處理和統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法從圖像中提取文本信息，包括二值化、噪聲過(guò)濾、相關(guān)域分析、AdaBoost等。傳統(tǒng)的OCR

ocr軟件應(yīng)用了人工智能的什么技術(shù)？

傳統(tǒng)的OCR技術(shù)通常使用opencv算法庫(kù)，通過(guò)圖像處理和統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法從圖像中提取文本信息，包括二值化、噪聲過(guò)濾、相關(guān)域分析、AdaBoost等。傳統(tǒng)的OCR技術(shù)按照處理方法可以分為三個(gè)階段:圖像準(zhǔn)備、文字識(shí)別和后處理。

一、圖像準(zhǔn)備預(yù)處理:

文本區(qū)域位置:連接區(qū)域分析，MSER

文本校正:旋轉(zhuǎn)和仿射變換

文本分割:二值化和噪聲過(guò)濾

二、文字識(shí)別:

分類(lèi)器識(shí)別:邏輯回歸，SVM，Adaboost

三、后處理:規(guī)則、語(yǔ)言模型(HMM等。)

傳統(tǒng)的OCR對(duì)于簡(jiǎn)單場(chǎng)景下的圖片已經(jīng)取得了很好的識(shí)別效果。傳統(tǒng)的方法是對(duì)特定場(chǎng)景的圖像進(jìn)行建模，一旦跳出當(dāng)前場(chǎng)景，模型就失效了。隨著近年來(lái)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的OCR技術(shù)逐漸成熟，能夠靈活應(yīng)對(duì)不同場(chǎng)景。

基于深度學(xué)習(xí)的OCR技術(shù)

目前基于深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景文本識(shí)別主要包括兩種方法。第一步分為兩個(gè)階段:文本檢測(cè)和文本識(shí)別。二是通過(guò)端到端模型一次性檢測(cè)識(shí)別字符。

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