自然场景图像中的文字识别应用广泛,其中文字定位是最重要的一步,但技术上极具挑战。本文提出了一个高效的场景文本检测框架,取得了明显的效果提升。
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。
我国作为制造业大国,智能制造升级需求旺盛。近年,相关部委围绕智能制造接连推出政策,促进产业向强向优升级。以人工智能、5G、大数据为主的技术在制造升级的过程中扮演关键作用,例如,在智能装备制造的感知层面,以深度学习为基础的目标检测、文字识别、语义分割等技术在工业制造的各场景中应用广泛。
AI(人工智能)技术已经广泛应用于美团的众多业务,从美团App到大众点评App,从外卖到打车出行,从旅游到婚庆亲子,美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索、推荐、广告、风控、智能调度、语音识别、机器人、无人配送等多个领域,帮助美团3.2亿消费者和400多万商户改善服务和体验,帮大家吃得更好,生活更好。
本文主要介绍了如何在社区中实现图片分类和情感识别,以及如何对图像进行特征提取和选择合适的模型来加速训练和识别过程。作者通过对比多种方案,包括使用传统的CNN和RNN模型,以及使用更先进的模型如VGG和ResNet,最终选择使用Dense CNN模型来实现图片分类和情感识别任务。同时,作者还分享了在训练过程中使用的一些技术和方法,包括数据扩增、模型选择和超参数调优等,以提升模型的性能和效率。
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识
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。
AI 科技评论按:随着深度学习的兴起和发展,计算机视觉领域发生了极大的变化。作为计算机视觉中一个重要的研究课题,场景文字检测和识别也无法避免地被这股浪潮席卷,一起进入了深度学习的时代。近年来,这个问题的研究者们都共同见证了思维、方法和性能方面的巨大变化,本次公开课的嘉宾将与大家分享相关内容。
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
前不久,我在《懒得打字?这两款文字识别小程序,解放你的双手》一文中,推荐了两款「智能识别图文」小程序。
OCR(optical character recognition)文字识别是指电子设备(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处理,获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR最重要的课题。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有:拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性,产品的稳定性,易用性及可行性等。
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。
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。在过去的十几年中,研究人员一直在探索如何能够快速准确的从图像中读取文本信息,也就是现在OCR技术。
本文主要介绍了深度序列学习在OCR中的应用,包括CRNN、EDA、Encoder-Decoder、Attention模型等。这些模型在OCR领域取得了显著的成果,可以用于端到端的文本识别。其中,CRNN模型在文本识别任务上表现尤为突出,可以处理不同大小、字体、颜色的文本,并且不需要文本框标注。在实践中,使用Attention OCR模型可以更好地处理含有多个背景干扰的文本,并且可以适应不同排版和字体大小的文本,真正实现了端到端的文本识别。然而,该方法仍存在一些局限性,如识别结果字符内容可能乱序,以及不适用于文字内容较多的图片等。
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
自然场景下的文字检测与识别是近年来的热点研究方向之一,也是很多计算机视觉技术实现应用时的重要步骤。相较于技术已经相对成熟的打印文档文字识别,自然场景中的文本识别仍具困难,比如文字的呈现可以有多种方向、多样的颜色和字体等,这些情况都为文字检测与识别技术在现实生活中的应用带来了挑战。
由于深度学习和海量数据的涌现,场景文字识别技术获得飞速发展。但是先前同类方法存在种种缺点,为此,本文提出 TextScanner,一种鲁棒的基于分割的场景文字识别方法,可以正确读取字符数据,并在一系列相关的文字基准数据集上,取得了当前最佳的性能。本文是旷视研究院与华中科技大学的联合研究成果,已收录于 AAAI 2020。
本文将主要介绍数平精准推荐团队的文本检测技术。
随着行业的发展和技术的成熟,文字识别(OCR)目前已经应用到了多个行业中,比如物流行业快递包裹的分拣,金融行业的支票单据识别输入,交通领域中的车牌识别,以及日常生活中的卡证、票据识别等等。OCR(文字识别)技术是目前常用的一种AI能力。但一般OCR的识别结果是一种按行输出的半结构化输出。
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。
2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别——智能图像分享活动,活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍,并提出了相关的问题,智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问。以下就是活动分享的全部内容。
我们经常会用手机拍摄、截屏了一大堆图片,领导的PPT、客户的名片、各种文案海报等等…… 想着有空后把资料整理成文字稿,但是一想到要在电脑上把文字打出来,巨大的工作量让我们望而却步,最终不了了之。 有没有一种工具可以很顺利的将纸质版的文字变成电子版的文字呢? 答案肯定是有的,给大家推荐下面这 5 种方法,图片和表格都能秒转文字,分分钟帮你提高工作效率~~ 01 传图识字 1)打开微信,点击下方「发现」选项,选取「小程序」。 📷 2)点击「搜索」,输入“传图识字”,或者“图片文字识别”,或者“扫描大师” 📷 3
2023 年我们正见证着多模态大模型的跨越式发展,多模态大语言模型(MLLM)已经在文本、代码、图像、视频等多模态内容处理方面表现出了空前的能力,成为技术新浪潮。以 Llama 2,Mixtral 为代表的大语言模型(LLM),以 GPT-4、Gemini、LLaVA 为代表的多模态大语言模型跨越式发展。然而,它们的能力缺乏细致且偏应用级的评测,可信度和因果推理能力的对比也尚存空白。
ABBYY FineReader是市场领先的OCR图文识别软件,不仅可以将纸质文档和PDF文件以及图像文件转换成可搜索、可编辑的文本格式,还支持多国文字识别和彩色文件识别,并且能够完整保留原始文本的布局和格式,是日常办公的绝佳帮手。
图像文字识别应用所作的事是,从一张给定的图片中识别文字。这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多。
袁秋龙,携程度假大数据AI研发团队实习生,专注于计算机视觉的研究和应用。在实习期间致力于度假图像智能化工作,OCR问题为实习期主要做的研究。
在本教程中,我们将介绍使用图改改网站来修改图片中的文字的步骤和操作。图改改是一个方便易用的图片编辑平台,提供了文字识别和编辑功能,让您能够轻松地修改图片中的文字内容。
导读:作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的totoralin。本文主要介绍基于深度学习的文档重建框架,通过文档校正、版面分析、字体识别和阅读排序将纸质文档智能转成可编辑的电子文档。相比较传统的OCR技术,更加完整地恢复出文档关键图表等内容,提高用户文档处理的效率。 1、相关背景 随着知识爆炸,借助纸质媒体、网络媒体等途径每天我们都在接触大量的信息。但是当我们发现某些信息是有启发性、有价值的,又苦于如何将这些信息沉淀下来。由于这些信息载体丰富多样,有的是纸质书有的是网页报道有的是PDF电子书,没有
传统的方法将文字检测和文字识别分为两个分开的部分,即输入一张图,先进行文字检测,检测出文字的位置,再进行文字识别,即对检测出的文字抠出来并送入识别网络。这样一方面比较费时间,第二没有共享检测和识别的特征。
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
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。
要说生活里最常见、最便民的AI应用技术,OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)当属其中之一。寻常到日常办理各种业务时的身份证识别,前沿到自动驾驶车辆的路牌识别,都少不了它的加持。
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。
不过,表情包上的那些网络金句都是.jpg或者.gif的图片格式,无法被搜索、无法被计算机监测,字太小不清晰的时候还会让视力不好的同学看不清楚。
一、内容概要 Photo OCR Problem Decription and pipeline(问题描述和流程图) Sliding Windows(滑动窗口) Getting Lots of Data and Artificial Data Ceiling Analysis(上限分析):What part of the pipline to Work on Next 二、重点&难点 1. Problem Decription and pipeline 为了实现图像文字识别通常按如下流程图进行操作: 文
首先,我们来做一点简单的科普,大神可以绕过,能完成大量图片翻译的工具有很多,这里可能大家用的最多的是各家的ERP工具,大部分的ERP工具都集成了图片翻译的功能,背后调用的接口大部分都是阿里云的现成的图片翻译接口,然后自己包装一下,对于ERP和大部分做图片翻译的厂商来说,省时省力,不需要自己训练翻译和擦除还原等模型,开发周期短,产品完整度较高。
随着企业数字化进程不断加速,PDF转Word的功能、纸质文本的电子化存储、文件复原与二次编辑、信息检索等应用都有着强烈的企业需求。目前市面上已有一些软件,但普遍需要繁琐的安装注册操作,大多还存在额度限制。此外,最终转换效果也依赖于版面形态,无法做到针对性适配。
在很久很久以前,我发过一篇关于用人脸识别实现智能裁剪图片的文章:原文链接。写完这篇文后,我畅想了一下所有内容相关业务实现全自动化运营的盛世图景……现在回想起来,当时的我真是太年轻了。殊不知有句老话说得好(?):自动化运营的大坑茫茫多,图片特别多啊!总之不经历种种跌倒,就无法认识到现实有多残酷(以及有多奇葩),我们只好擦干眼泪,期望用自己的肉身在地雷阵里探出一片通途。坑这么多,那么我们就一个个来填平吧!
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
作者:不正经IO 公众号:不正经程序员 我们经常有识别文字的需求 比如看书时,我们想将书上的文字弄成电子的,发个朋友圈装一装 或者,需要将一些纸质文件上的文字转成电子的 如此种种 不知道你们平时用什
工具简介:///////////////////////////////////////////// v7.2242更新时间2022年11月16日: ///////////////////////////////////////////// v7.2248 1. 优化某些模式,在绑定时,有小概率会卡死在绑定函数里的问题. 2. 解决Assemble DisAssemble和GetRemoteApiAddress的COM版本的DLL,在E语言下用类库封装后调用时,对64位地址解析出错的BUG. 3. 新增加接口SetFindPicMultithreadLimit(当开启了多线程找图时,设置最多使用的线程数量) /////////////////////////////////////////////
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
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。
摘要:作为世界六大古文字之一的古彝文记录下几千年来人类发展历史。针对古彝文的识别能够将这些珍贵文献材料转换为电子文档,便于保存和传播。由于历史发展,区域限制等多方面原因,针对古彝文识别的研究鲜有成果。本文把当前新颖的深度学习技术,应用到古老的文字识别中去。在四层卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的基础上扩展出 5 个模型,然后再利用 Alpha-Beta 散度作为惩罚项对 5 个模型的输出神经元重新进行自编码,接着用两个全连接层完成特征压缩,最后在 softmax 层对古彝文字符特征进行重新评分,得到其概率分布,选择对应的最高概率作为识别的字符。实验表明本文所提方法相对于传统 CNN 模型而言对古彝文手写体的识别具有较高的精度。
在低方差的模型中,增加数据集的规模可以帮助我们获取更好的结果。但是当数据集增加到100万条的大规模的时候,我们需要考虑:大规模的训练集是否真的有必要。获取1000个训练集也可以获得更好的效果,通过绘制学习曲线来进行判断。
前段时间有人跟我讲说要批量图片(批量名片识别、批量照片识别等)识别,然后就下来研究了一下
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