Optische Zeichenerkennungstechnologie: Prinzipien und Anwendungen

Die optische Zeichenerkennung (OCR) ist eine der wichtigen Technologien zur Digitalisierung von Dokumenten. Es nutzt Computer Vision, um Text in Bildern zu erkennen und zu lesen, kombiniert mit Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um zu entschlüsseln und zu verstehen, was das Dokument vermittelt. In diesem Artikel werden die Prinzipien und Anwendungen der OCR-Technologie ausführlich vorgestellt. So implementieren Sie die optische Zeichenerkennungstechnologie durch Deep-Learning-Algorithmen kompromittiert werden.

Die optische Zeichenerkennungsmethode wird vorverarbeitet, bereinigt und Rauschen entfernt. Anschließend wird das Dokument zur Konturerkennung binarisiert, was bei der Zeilen- und Spaltenerkennung hilft.

Abschließend werden Zeichen durch verschiedene maschinelle Lernalgorithmen wie K-Nearest Neighbor und Support Vector Machine-Algorithmen extrahiert, segmentiert und erkannt. Obwohl es bei einfachen OCR-Datensätzen gut funktioniert, kann es bei der Verarbeitung komplexer Datensätze zu Fehlern kommen.

Deep-Learning-basierte Methode

Diese Methode kann eine große Anzahl von Funktionen effektiv extrahieren, und die Kombination aus Vision und NLP-basierten Algorithmen ist besonders erfolgreich für Aufgaben wie Texterkennung und -erkennung. Darüber hinaus bietet dieser Ansatz eine End-to-End-Erkennungspipeline, wodurch langwierige Vorverarbeitungsschritte entfallen.

Im Allgemeinen umfassen Methoden der optischen Zeichenerkennung (OCR) visionsbasierte Methoden zum Extrahieren von Textbereichen und zum Vorhersagen ihrer Begrenzungsrahmenkoordinaten. Die Bounding-Box-Daten und Bildmerkmale werden dann an einen Sprachverarbeitungsalgorithmus übergeben, der RNN, LSTM und Transformer verwendet, um die merkmalsbasierten Informationen in Textdaten zu dekodieren.

Die auf Deep Learning basierende optische Zeichenerkennung (OCR) besteht aus zwei Phasen – der Regionsvorschlagsphase und der Sprachverarbeitungsphase.

①Regionsvorschlagsphase

In der ersten Phase werden Textbereiche aus dem Bild erkannt. Dies wird durch die Verwendung eines Faltungsmodells erreicht, das Textfragmente erkennt und sie in Begrenzungsrahmen einschließt.

Die Aufgabe des Netzwerks ähnelt hier der des Netzwerks, das Kandidatenfelder in Zielerkennungsalgorithmen wie Fast-RCNN extrahiert und Bereiche von potenziellem Interesse markiert und extrahiert. Diese Regionen werden als Aufmerksamkeitskarten verwendet und zusammen mit aus dem Bild extrahierten Merkmalen an Sprachverarbeitungsalgorithmen weitergeleitet.

②Sprachverarbeitungsphase

NLP-basiertes Netzwerk extrahiert die in diesen Bereichen erfassten Informationen und erstellt auf der Grundlage der von der CNN-Schicht bereitgestellten Funktionen aussagekräftige Sätze.

Algorithmen, die Zeichen direkt erkennen können, ohne diesen Schritt durchlaufen zu müssen (ausschließlich auf CNNs basierend), wurden in neueren Arbeiten erfolgreich erforscht und sind besonders nützlich für die Erkennung von Texten, die nur begrenzte zeitliche Informationen zu übermitteln haben, wie z. B. Fahrzeugkennzeichen.

So verbessern Sie die Genauigkeit von OCR

1. Die ordnungsgemäße Entrauschung der Dateneingabe in das Modell kann auf verschiedene Arten erfolgen, wobei die Gaußsche Unschärfe die beliebteste ist . Willkommen. Zusätzliches weißes Rauschen kann auch mithilfe eines zusätzlichen Autoencoder-Netzwerks entfernt werden.

2. Bildkontrast verbessern

Der Bildkontrast spielt eine wichtige Rolle bei der Unterscheidung von Textbereichen von Nichttextbereichen durch neuronale Netze. Durch Erhöhen des Kontrastunterschieds zwischen Text und Hintergrund wird die Leistung von OCR-Modellen verbessert.

Anwendungsszenarien für die optische Zeichenerkennung

1 Dokumentenerkennung: Die Dokumentenerkennung ist ein wichtiger und häufiger Anwendungsfall von OCR, bei dem Text erkannt und erkannt wird.

2. Automatisierung der Dateneingabe: Verwenden Sie OCR, um Daten aus Dokumenten und Formularen effektiv zu erfassen, die Dateneingabe zu automatisieren und Datenanomalien aufgrund von Tippproblemen zu reduzieren.

3. Archive und digitale Bibliothekserstellung: OCR hilft beim Erstellen digitaler Bibliotheken, indem es die Kategorien identifiziert, zu denen ein Buch oder Dokument gehört. Diese Kategorien können verwendet werden, um Bücher in einer bestimmten Kategorie zu finden, sodass Leser die Liste nahtlos durchsuchen können. Dementsprechend hilft OCR bei der Digitalisierung alter Dokumente und macht die Aufbewahrung äußerst einfach und sicher.

4. Textübersetzung: Die Textübersetzung ist ein wichtiger Bestandteil der OCR, insbesondere der Szenentexterkennung. Über die OCR-Systemausgabe eingeblendete Übersetzungsmodule können dabei helfen, Dokumente in verschiedenen Sprachen zu verstehen.

5. Musikpartiturerkennung: Das Texterkennungssystem kann darauf trainiert werden, Musikpartituren aus Musikpartituren zu erkennen, sodass das Gerät Musik direkt aus Textinformationen abspielen kann. Dies kann auch zum Hörtraining genutzt werden.

6. Marketingkampagnen: OCR-Systeme werden erfolgreich in Marketingkampagnen für schnelllebige Konsumgüter eingesetzt, indem den Produkten scannbare Textteile beigefügt werden. Beim Scannen mit einer mobilen Kamera oder einem Aufnahmegerät kann dieser Textteil anstelle eines Aktionscodes in einen Textcode umgewandelt werden.

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