광학 문자 인식 기술: 원리 및 응용

광학 문자 인식(OCR)은 문서를 디지털화하는 중요한 기술 중 하나입니다. 컴퓨터 비전을 사용하여 이미지의 텍스트를 감지하고 읽고, 자연어 처리 알고리즘과 결합하여 문서가 전달하는 내용을 해독하고 이해합니다. 이 기사에서는 OCR 기술의 원리와 응용을 자세히 소개합니다.

광학 문자 인식 기술 구현 방법

머신 러닝 기반 접근 방식

머신 러닝 기반 방법은 개발 속도가 빠르지만 실행 시간이 훨씬 오래 걸리고 정확성과 추론 속도가 쉽습니다. 딥러닝 알고리즘으로 인해 타협된 초월.

광학 문자 인식 방법은 전처리, 청소 및 노이즈 제거를 거친 다음 윤곽선 감지를 위해 문서를 이진화하여 행 및 열 감지에 도움을 줍니다.

마지막으로 K-최근접 이웃, 지원 벡터 머신 알고리즘 등 다양한 머신러닝 알고리즘을 통해 문자를 추출, 분할, 인식합니다. 간단한 OCR 데이터 세트에서는 잘 작동하지만 복잡한 데이터 세트를 처리할 때는 실패할 수 있습니다.

딥 러닝 기반 방법

이 방법은 많은 수의 특징을 효과적으로 추출할 수 있으며 비전과 NLP 기반 알고리즘의 조합은 텍스트 인식 및 감지와 같은 작업에 특히 성공적입니다. 또한 이 접근 방식은 엔드 투 엔드 감지 파이프라인을 제공하여 긴 전처리 단계에서 해방됩니다.

일반적으로 광학 문자 인식(OCR) 방법에는 텍스트 영역을 추출하고 경계 상자 좌표를 예측하는 비전 기반 방법이 포함됩니다. 그런 다음 경계 상자 데이터와 이미지 특징은 RNN, LSTM 및 Transformer를 사용하여 특징 기반 정보를 텍스트 데이터로 디코딩하는 언어 처리 알고리즘으로 전달됩니다.

딥러닝 기반 광학 문자 인식(OCR)은 영역 제안 단계와 언어 처리 단계의 두 단계로 구성됩니다.

①지역 제안 단계

첫 번째 단계에서는 이미지에서 텍스트 영역을 감지합니다. 이는 텍스트 조각을 감지하고 이를 경계 상자에 포함하는 컨볼루셔널 모델을 사용하여 달성됩니다.

여기서 네트워크의 작업은 Fast-RCNN과 같은 표적 탐지 알고리즘에서 후보 상자를 추출하고 관심이 있는 영역을 표시하고 추출하는 네트워크와 유사합니다. 이러한 영역은 주의 지도로 사용되며 이미지에서 추출된 특징과 함께 언어 처리 알고리즘에 제공됩니다.

②언어 처리 단계

NLP 기반 네트워크는 이러한 영역에서 캡처된 정보를 추출하고 CNN 레이어에서 제공하는 기능을 기반으로 의미 있는 문장을 구성합니다.

이 단계를 거치지 않고 문자를 직접 인식할 수 있는 알고리즘(CNN에만 기반)은 최근 작업에서 성공적으로 탐색되었으며 차량 번호판과 같이 전달할 시간 정보가 제한적인 텍스트를 감지하는 데 특히 유용합니다.

OCR의 정확도를 높이는 방법

1. 데이터 노이즈 제거

모델에 입력된 데이터의 노이즈를 적절하게 제거하는 방법은 다양하며 그중 가우시안 블러가 가장 많이 사용됩니다. . 환영. 보조 오토인코더 네트워크의 도움으로 추가 백색 잡음을 제거할 수도 있습니다.

2. 이미지 대비 향상

이미지 대비는 신경망이 텍스트 영역과 텍스트가 아닌 영역을 구별하는 데 중요한 역할을 합니다. 텍스트와 배경 사이의 대비 차이를 늘리면 OCR 모델의 성능이 향상됩니다.

광학 문자 인식 응용 시나리오

1. 문서 인식: 문서 인식은 OCR의 중요하고 일반적인 사용 사례로, 텍스트를 감지하고 인식합니다.

2. 데이터 입력 자동화: OCR을 사용하여 문서 및 양식에서 데이터를 효과적으로 캡처하고, 데이터 입력을 자동화하고, 입력 문제로 인한 데이터 이상 현상을 줄입니다.

3. 기록 보관소 및 디지털 도서관 생성: OCR은 책이나 문서가 속하는 범주를 식별하여 디지털 도서관을 생성하는 데 도움을 줍니다. 이러한 카테고리는 특정 카테고리의 책을 찾는 데 사용될 수 있으므로 독자가 목록을 원활하게 탐색하는 데 도움이 됩니다. 따라서 OCR은 오래된 문서를 디지털화하여 보존을 매우 쉽고 안전하게 만드는 데 도움이 됩니다.

4. 텍스트 번역: 텍스트 번역은 OCR, 특히 장면 텍스트 인식의 중요한 부분입니다. OCR 시스템 출력에 겹쳐진 번역 모듈은 다양한 언어로 된 문서를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

5. 악보 인식: 텍스트 감지 시스템은 악보에서 악보를 감지하도록 훈련될 수 있으며, 이를 통해 기계는 텍스트 정보에서 직접 음악을 재생할 수 있습니다. 듣기 훈련에도 사용할 수 있습니다.

6. 마케팅 캠페인: OCR 시스템은 스캔 가능한 텍스트 부분을 제품에 첨부하여 빠르게 움직이는 소비재에 대한 마케팅 캠페인에 성공적으로 사용되었습니다. 모바일 카메라나 캡처 장치를 통해 스캔할 때 이 텍스트 부분은 프로모션 코드 대신 텍스트 코드로 변환될 수 있습니다.

위 내용은 광학 문자 인식 기술: 원리 및 응용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!