银行卡扫描识别 Ctrip Tech 背景介绍： 图像识别是人工智能的一个重要领域 。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。图像识别经历了三个阶段的发展：文字识别，数字图像处理与识别，物体识别。文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母，数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛。 随着智能手机兴起，手机支付的行为越来越普及。但是用户在手机上输入银行卡卡号时，速度很慢，需要仔细的校对，用户体验很差。美国的PAYPAL 、苹果公司，中国的阿里公司和腾讯都在
我们需要 pillow 和 pytesseract 这两个库，pip install 安装就好。 还需要安装 Tesseract-OCR.exe 然后配置下就好了。 具体的环境配置方法请看 python 技术篇-使用pytesseract库进行图像识别之环境配置
（接上篇） 吸引之处 那么到底什么是图像识别呢？世界上的大多数事物有自己的名称，图像识别的功能就是告诉人们这些图像上显示的是哪些事物。换句话来说，根据图像辨别出图像中出现的事物。 我们无法从椅子的内在去描述它, 能做的就是给出很多个不同椅子的样子，然后说：长得像这样的，我们就称为椅子。所以实际上，我们是通过将看到的事物与椅子的外观进行对比，如果两者很像，我们就认为这个事物叫椅子，如果不像，那它就不是椅子。 现在有很多系统采用这种吸引子Attractors。想像这样一个场景，在群山周围，一滴雨有可
Felix，携程高级测试经理，关注无线测试、DevOps、测试框架方面的技术和动态。
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。
如今，智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一，金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解？本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中，文档类型图像被广泛使用，比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等，这类图像包含了大量的纯文本信息，还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用
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。
接下来我们一起学习下网红网络之卷积神经网络(CNN)，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于图像识别，是如何做到的，Java又是如何识别图像的？
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
选自free Code Camp 作者：Mariya Yao 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 本文通过吉娃娃与松饼的图像对比了流行的六大计算机视觉API，作者希望能借助这些识别情况帮助读者了解各
本文将为您揭开白盒攻击中鼎鼎大名的FGSM（Fast Gradient Sign Method）算法的神秘面纱！
哪里下载Mac电脑图片提取文字Text Scanner for Mac 完美兼容版安装包啊，Text Scanner for Mac是一款强大的文本识别工具，由iFotosoft公司开发。这个应用程序使用户能够在Mac上轻松地将纸质文件转换为文本文件，无论何时何地，都可以快速准确地识别和提取文本内容。
OCR也叫做光学字符识别，是计算机视觉研究领域的分支之一。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。
本文介绍了如何通过光学字符识别（OCR）技术来识别收据中的文本内容，并探讨了在识别过程中可能遇到的文本噪声问题，以及如何解决这些问题。同时，文章还介绍了如何使用CNN和LSTM等深度学习技术来提高文本识别的准确率。
光学字符识别技术（OCR）目前被广泛利用在手写识别、打印识别及文本图像识别等相关领域。小到文档识别、银行卡身份证识别，大到广告、海报。因为OCR技术的发明，极大简化了我们处理数据的方式。
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
杨净 丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 你算个什么鸟？ 面对上面这两张图，一个AI发出了灵魂拷问。 左边桃面牡丹鹦鹉，右边费氏牡丹鹦鹉。 一眼识破的它早就看到左边的鸟的喙部和眼圈与右边的不一样。 不行，再来！再来看这组。（文末揭晓答案） 好，我放弃了。 这个来自浙大计算机学院和阿里安全的“找茬”选手，识别准确率达到了91.3%，已经是业内最优水平。研究成果已被多媒体国际顶会ACM MM 2021收录。 不光鸟，阿猫阿狗也能行，甚至花草植物也能行。 看看这连两张照片，吉娃
本篇干货整理自清华大学自动化系教授张长水于2018年4月27日在清华大学数据科学研究院第二届“大数据在清华”高峰论坛主论坛所做的题为《机器学习和图像识别》的演讲。
大数据文摘作品 编译：Katrine.Ren、元元 当下的图像识别技术看似愈发成熟了，但自带蠢萌属性的它实际上依然可以被轻易愚弄。 研究人员最近就成功忽悠了一把以智能著称的算法，让它们一脸懵逼地犯下了一系列错误： 比如把两个滑雪的人辨识为一只狗，把一个棒球看成是一杯意式咖啡，又例如把一只乌龟误认为是一把步枪。 最新的一个欺骗机器的方法操作更为简单，却有更深远的影响，所需要的道具也仅仅是一张简陋的贴纸而已。 图注按顺序为：将贴纸放在桌上，输入分类器的图像，分类器输出结果 这款由谷歌的研究人员新近开发的自带迷幻
一个偶然的机会，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为QQ空间、腾讯地图、腾讯游戏、等50多款产品提供图像技术支持。每天QQ空间有2亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达6亿张，累计已经分析处理了超过300亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对一些关键技术，
近日，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为 QQ 空间、腾讯地图、腾讯游戏、等 50 多款产品提供图像技术支持。每天 QQ 空间有 2 亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达 6 亿张，累计已经分析处理了超过 300 亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对
在本文中，我们用自然图像中包含的文字创建了一个大型数据集，名为Chinese Text in the Wild（CTW）。该数据集包含32,285张带有1,018,402个中文字符的图像，远远超出了之前的数据集，这些图片来自腾讯街景，从中国数十个不同的城市获取，没有任何特殊目的。由于其多样性和复杂性，该数据库存在极大的挑战性。它包含平面文本，凸起文本，城市文本，农村文本，低亮度文本，远处文本，部分遮挡文本等。对于每个图像，我们注释其所有中文。对每一个中文字符，我们注释它的底层字符，边界框和6个属性，以指示它是否被遮挡，复杂背景，扭曲，3D文字，艺术字和手写体。
本文介绍了一种基于深度学习的视频字幕识别和生成方法，包括字符级和单词级两个模块，以及针对视频字幕中字符和单词的识别和生成任务。首先，通过深度学习模型对视频中的字幕进行定位和提取，然后使用字符级和单词级两个模块分别进行字符和单词的识别和生成。实验结果表明，该方法能够有效地识别和生成视频字幕，对于艺术字体、手写字体等难以切分的情况，以及对于视频中的噪声干扰，都具有较高的鲁棒性。
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕，此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席，合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享，重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。
在计算机视觉领域，图像识别这几年的发展突飞猛进，但在进一步广泛应用之前，仍然有很多挑战需要我们去解决。本文中，微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们为我们梳理目前深度学习在图像识别方面所面临的挑战以及具有未来价值的研究方向。
从古至今，文字经历了数代变革，最终发展成为现在的简体字。近来以来，随着科技的发展，人类变得越来越“懒”，从抛弃纸笔投入电脑的怀抱，再到现在从键盘到语音的转移。虽然不管如何发展，文字依然是人们不可丢弃的东西，但是出于让生活更便利的目的，它也在随着科技而发生变化，比如担当着人工智能基础之一的文字识别技术（OCR）。 OCR是指光学设备（扫描仪、数码相机等）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，其本质就是利用光学设备去捕获图像并识别文字，将人眼的能力延
内容一览：人脸识别可以锁定人类身份，这一技术延申到鲸类，便有了「背鳍识别」。「背鳍识别」是利用图像识别技术，通过背鳍识别鲸类物种。传统的图像识别依赖于卷积神经网络 (CNN) 模型，需要大量训练图像，并且只能识别某些单物种。近期，夏威夷大学的研究人员训练了一种多物种图像识别模型，该模型在鲸类应用中表现出色。
摘要：在日常生活工作中，我们难免会遇到一些问题，比如自己辛辛苦苦写完的资料，好不容易打印出来却发现源文件丢了;收集了一些名片，却要一个一个地录入信息，很麻烦；快递公司的业务越来越好，但每天需要花费很多时间登记录入运单，效率非常的低。
翻译 | AI 科技大本营 参与 | shawn 编辑 | Donna 近期，微软（Microsoft）和阿里巴巴（Alibaba）先后宣布，其人工智能系统在一项阅读理解测试上打败了人类。他们进行的是基于“标准问题回答数据集”（Stanford Question Answering Dataset ，SQuAD）的测试，用于回答维基百科的问题。 这一消息再度引起人们关于“ AI 抢走人类工作”的担忧。AI 系统不仅可以识别图像或音频，还可以快速阅读文本并回答相关问题，准确度已经达到人类水准。 不过，这些
【新智元导读】著名设计机构 IDEO 项目负责人 Kevin Ho 受到李飞飞高徒 Andrej Karpathy 做的“图像地图”的启发，用机器学习算法通过视觉特征对字体进行排序和分类，形成了一个“字体地图”，可以帮助设计人员更简单地发现具有相似审美特征的字体。 机器学习都能干什么？太多了。比如本文的作者 Kevin Ho ( 著名设计机构 IDEO 项目负责人) 就发现一张让他印象深刻的图像。这张奇妙的图片地图是由李飞飞的高徒 Andrej Karpathy 使用 AI 图像识别技术将数千张照片统合形
前面我在2万字硬核剖析网页自定义字体解析（css样式表解析、字体点阵图绘制与本地图像识别等）一文中，讲解了通过图像识别来解析自定义字体，但是图像识别的缺点在于准确率并不能达到100%，还需要二次修改。
---- 新智元报道 来源：aiweirdness、gizmodo 编译：肖琴 【新智元导读】神经网络的专长之一是图像识别。谷歌、微软、IBM、Facebook等科技巨头都有自己的照片标签算法。但即使是顶尖的图像识别算法，也会犯非常奇怪的错误，它只看到它希望看到的东西。同样，即使是非常聪明的人类，也会被算法“愚弄”。 今天，只要你生活在互联网的世界，你就可能与神经网络交互。神经网络是一种机器学习算法，从语言翻译到金融建模等各种应用，神经网络都可以发挥作用。它的专长之一是图像识别。谷歌、微软、I
TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文，您将了解如何使用Keras达到这一目的。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_56d988430102w37c.html
最近接了一个新需求，需要获取一些信用黑名单数据，但是找了很多数据源，都是同样的几张图片，目测是excel表格的截图，就像下面这样：
欧式距离是最常见的一种距离度量方式，欧氏距离（Euclidean Distance）也称欧几里得距离，指在多维空间中两个点之间的绝对距离。这个距离基于我们熟悉的勾股定理，也就是求解三角形的斜边。简单的来说，欧氏距离就是两点之间的实际距离。
肉眼可以相对容易地将猫的图片与迷惑人的版本连接起来，但这对于现成的计算机视觉API并非总是如此。在CVPR会议上，来自UnifyID的研究人员证明，猫科动物的风格化照片欺骗到Watson的物体识别工具概率超过97.5%。
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。
让我们一起攻破世界上最流行的WordPress的验证码插件 每个人都讨厌验证码——在你被允许访问一个网站之前，你总被要求输入那些烦人的图像中所包含的文本。 验证码被设计成，以验证你是一个真正的人的方式，来防止电脑自动填写表单。但是随着深度学习和计算机视觉的兴起，它们现在往往很容易被攻破。 我在读Adrian Rosebrock的优秀的著作《Python计算机视觉深度学习》。在书中，Adrian简单地描述了他如何用机器学习绕过E-ZPass New York网站的验证码： Adrian没有访问生成验证码图
本文讲述了一位技术社区的内容编辑人员对谷歌人工智能在图像识别领域的失误进行分析，并探讨了人工智能在某些领域可能产生的错误。文章指出，人工智能在图像识别领域的失误可能是因为训练样本的偏差或误导，也可能是因为算法本身不够完善。这些失误可能影响到人工智能在安全领域的应用，如自动驾驶汽车等。作者呼吁，在人工智能的应用过程中，需要警惕这些错误，并加强人类对人工智能的监督和干预。
刷脸乘车、刷脸支付、刷脸解锁手机......从钱包到手机，这一次干脆彻底解放。生活中似乎不会再有忘带现金、忘记密码的尴尬，因为没有人出门会忘记”带脸“。现实真魔幻，很快在中国什么都可以刷脸了。然后呢？ AI 技术的曲折发展，宛若一个经历了大起大落、终磨一剑的绝世高手，坚守半世纪终于再次获得尊重。但是，那些招数又能否经得起现实的考验？ 什么是生物识别验证？ 在探讨生物识别验证领域中的 AI 攻防之前，我们先了解一下：什么是生物识别验证。 “验证”表示“满足规定要求”，通常可能出现以下几种情况： W
从这段 css 可以看出，class="num"的标签，指定了字体库地址，猜测大概率是使用了所谓的字体加密。为了验证猜想，我们需要看下研究这个字体文件
引言：深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。我们准备了四篇文章，阐述深度学习的原理和在腾讯的实践，介绍腾讯深度学习平台Mariana，本文为第一篇。 深度学习（Deep Learning）是近年来机器学习领域的热点，在语音识别、图像识别等领域均取得了突破性进展。腾讯提供广泛的互联网服务，在2014年第一季度，即拥有3.96亿月活跃用户的微信，8.48亿月活跃用户的
腾讯互娱Turing Lab从创建开始，每周在内部进行分享读书会，对业界的技术研究和腾讯互娱Turing Lab从创建开始，每周在内部进行分享读书会，对业界的技术研究和应用进行讨论。在此通过公众号形式把相关有趣内容也推送给对新技术和业界趋势感兴趣的朋友。 和大量的所谓技术公众号不同，尽管以AI为重心，但我们的分享不局限于AI论文，而是涉猎所有前沿技术领域，和自动化流程、数据处理、人工智能、架构设计相关的有趣内容均会分享，希望各位在周末闲暇时有空阅读了解。 分享人：王洁梅 腾讯互娱 工程师 | 编辑： 艾
葡萄牙里斯本，一支来自意大利的数学家团队，和几位Champalimaud未知中心（CCU）的神经科学家，正在兴奋地讨论着刚刚被发表在Nature Machine Intelligence杂志上的研究成果。
AI（Artificial Intelligence）正在不断的改变着各个行业的形态和人们的生活方式，图像识别、语音识别、自然语言理解等 AI 技术正在自动驾驶、智能机器人、人脸识别、智能助理等领域中
AI 在一般性用途方面稳步迈进，比如虚拟助手，但AI有着更微妙的用途，对如今社会产生更本质的影响，比如对于残障患者。 这一点上，微软的Office软件将会迎来新功能，使用了众多如图像识别、文字转语音等AI新技术。 在PPT办公软件当中，新添加了很多标签为“accessible"的模版，这些模版配置的字体和颜色更适用于视力低下和色盲人群，另外里面有“Alt-text”功能。首先，这个功能可以将幻灯片中的图表，用音频描述出来，照顾到视力不佳的人群；另外，如果是一张照片，“Alt-text”也能自动添加文字描述。
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