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Optische Zeichenerkennungstechnologie: Prinzipien und Anwendungen
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.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOptische Zeichenerkennungstechnologie: Prinzipien und Anwendungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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In diesem Artikel erfahren Sie mehr über SHAP: Modellerklärung für maschinelles Lernen
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Identifizieren Sie Über- und Unteranpassung anhand von Lernkurven
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In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Überanpassung und Unteranpassung in Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Lernkurven effektiv identifiziert werden können. Unteranpassung und Überanpassung 1. Überanpassung Wenn ein Modell mit den Daten übertrainiert ist, sodass es daraus Rauschen lernt, spricht man von einer Überanpassung des Modells. Ein überangepasstes Modell lernt jedes Beispiel so perfekt, dass es ein unsichtbares/neues Beispiel falsch klassifiziert. Für ein überangepasstes Modell erhalten wir einen perfekten/nahezu perfekten Trainingssatzwert und einen schrecklichen Validierungssatz-/Testwert. Leicht geändert: „Ursache der Überanpassung: Verwenden Sie ein komplexes Modell, um ein einfaches Problem zu lösen und Rauschen aus den Daten zu extrahieren. Weil ein kleiner Datensatz als Trainingssatz möglicherweise nicht die korrekte Darstellung aller Daten darstellt. 2. Unteranpassung Heru.“
Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in der Weltraumforschung und der Siedlungstechnik
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In den 1950er Jahren wurde die künstliche Intelligenz (KI) geboren. Damals entdeckten Forscher, dass Maschinen menschenähnliche Aufgaben wie das Denken ausführen können. Später, in den 1960er Jahren, finanzierte das US-Verteidigungsministerium künstliche Intelligenz und richtete Labore für die weitere Entwicklung ein. Forscher finden Anwendungen für künstliche Intelligenz in vielen Bereichen, etwa bei der Erforschung des Weltraums und beim Überleben in extremen Umgebungen. Unter Weltraumforschung versteht man die Erforschung des Universums, das das gesamte Universum außerhalb der Erde umfasst. Der Weltraum wird als extreme Umgebung eingestuft, da sich seine Bedingungen von denen auf der Erde unterscheiden. Um im Weltraum zu überleben, müssen viele Faktoren berücksichtigt und Vorkehrungen getroffen werden. Wissenschaftler und Forscher glauben, dass die Erforschung des Weltraums und das Verständnis des aktuellen Zustands aller Dinge dazu beitragen können, die Funktionsweise des Universums zu verstehen und sich auf mögliche Umweltkrisen vorzubereiten
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Übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Chonglou Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse sind eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erklärt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Stakeholdern ermöglicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tatsächlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur Lösung dieses Problems gewährleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen. Mehrere Gründe, warum erklärbare KI von entscheidender Bedeutung ist. Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden
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MetaFAIR hat sich mit Harvard zusammengetan, um einen neuen Forschungsrahmen zur Optimierung der Datenverzerrung bereitzustellen, die bei der Durchführung groß angelegten maschinellen Lernens entsteht. Es ist bekannt, dass das Training großer Sprachmodelle oft Monate dauert und Hunderte oder sogar Tausende von GPUs verwendet. Am Beispiel des Modells LLaMA270B erfordert das Training insgesamt 1.720.320 GPU-Stunden. Das Training großer Modelle stellt aufgrund des Umfangs und der Komplexität dieser Arbeitsbelastungen einzigartige systemische Herausforderungen dar. In letzter Zeit haben viele Institutionen über Instabilität im Trainingsprozess beim Training generativer SOTA-KI-Modelle berichtet. Diese treten normalerweise in Form von Verlustspitzen auf. Beim PaLM-Modell von Google kam es beispielsweise während des Trainingsprozesses zu Instabilitäten. Numerische Voreingenommenheit ist die Hauptursache für diese Trainingsungenauigkeit.
