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Technologie de reconnaissance optique de caractères : principes et applications
Technologie de reconnaissance optique de caractères : principes et applications
La reconnaissance optique de caractères (OCR) est l'une des technologies importantes pour la numérisation de documents. Il utilise la vision par ordinateur pour détecter et lire le texte dans les images, combinée à des algorithmes de traitement du langage naturel pour déchiffrer et comprendre ce que véhicule le document. Cet article présentera en détail les principes et les applications de la technologie OCR.
Comment mettre en œuvre la technologie de reconnaissance optique de caractères
Approche basée sur l'apprentissage automatique
Bien que les méthodes basées sur l'apprentissage automatique soient rapides à développer, elles prennent beaucoup plus de temps à s'exécuter et leur précision et leur vitesse d'inférence sont facilement compromis par les algorithmes d’apprentissage en profondeur transcendent.
La méthode de reconnaissance optique des caractères est prétraitée, nettoyée et le bruit supprimé, puis le document est binarisé pour la détection des contours, facilitant ainsi la détection des lignes et des colonnes.
Enfin, les caractères sont extraits, segmentés et reconnus grâce à divers algorithmes d'apprentissage automatique tels que le K-plus proche voisin et prennent en charge les algorithmes de machines vectorielles. Bien qu'il fonctionne bien sur des ensembles de données OCR simples, il peut échouer lors du traitement d'ensembles de données complexes.
Méthode basée sur l'apprentissage en profondeur
Cette méthode peut extraire efficacement un grand nombre de fonctionnalités, et la combinaison d'algorithmes basés sur la vision et la PNL est particulièrement efficace pour des tâches telles que la reconnaissance et la détection de texte. De plus, cette approche fournit un pipeline de détection de bout en bout, le libérant des longues étapes de prétraitement.
De manière générale, les méthodes de reconnaissance optique de caractères (OCR) incluent des méthodes basées sur la vision pour extraire des régions de texte et prédire leurs coordonnées de cadre englobant. Les données du cadre de délimitation et les caractéristiques de l'image sont ensuite transmises à un algorithme de traitement du langage, qui utilise RNN, LSTM et Transformer pour décoder les informations basées sur les caractéristiques en données texte.
La reconnaissance optique de caractères (OCR) basée sur l'apprentissage profond comporte deux étapes : l'étape de proposition de région et l'étape de traitement linguistique.
①Phase de proposition de région
La première phase consiste à détecter les régions de texte à partir de l'image. Ceci est réalisé en utilisant un modèle convolutif qui détecte les fragments de texte et les enferme dans des cadres de délimitation.
La tâche du réseau ici est similaire à celle du réseau qui extrait les boîtes candidates dans des algorithmes de détection de cibles tels que Fast-RCNN, marquant et extrayant les zones d'intérêt possible. Ces régions sont utilisées comme cartes d'attention et fournies aux algorithmes de traitement du langage avec les fonctionnalités extraites de l'image.
②Phase de traitement du langage
Le réseau basé sur la NLP fonctionne pour extraire les informations capturées dans ces zones et construire des phrases significatives basées sur les fonctionnalités fournies par la couche CNN.
Des algorithmes capables de reconnaître directement des caractères sans passer par cette étape (basés uniquement sur les CNN) ont été explorés avec succès dans des travaux récents et sont particulièrement utiles pour détecter des textes ayant des informations temporelles limitées à transmettre, comme les plaques d'immatriculation des véhicules.
Comment améliorer la précision de l'OCR
1. Débruitage des données
Débruitage correct des données entrées dans le modèle Le débruitage peut être effectué de différentes manières, parmi lesquelles le flou gaussien est la plus populaire. . accueillir. Un bruit blanc supplémentaire peut également être supprimé à l’aide d’un réseau d’encodeurs automatiques auxiliaires.
2. Améliorer le contraste de l'image
Le contraste de l'image joue un rôle important en aidant les réseaux neuronaux à distinguer les zones de texte des zones non textuelles. L'augmentation de la différence de contraste entre le texte et l'arrière-plan permet aux modèles OCR de mieux fonctionner.
Scénarios d'application de reconnaissance optique de caractères
1. Reconnaissance de documents : la reconnaissance de documents est un cas d'utilisation important et courant de l'OCR, détectant du texte et le reconnaissant.
2. Automatisation de la saisie des données : utilisez l'OCR pour capturer efficacement les données des documents et des formulaires, automatiser la saisie des données et réduire les anomalies de données dues à des problèmes de frappe.
3. Création d'archives et de bibliothèques numériques : OCR permet de créer des bibliothèques numériques en identifiant les catégories auxquelles appartient un livre ou un document. Ces catégories peuvent être utilisées pour rechercher des livres dans une catégorie spécifique, aidant ainsi les lecteurs à parcourir la liste de manière transparente. En conséquence, l’OCR aide à numériser les anciens documents, rendant leur conservation extrêmement simple et sûre.
4. Traduction de texte : La traduction de texte est une partie importante de l'OCR, en particulier la reconnaissance de texte de scène. Les modules de traduction superposés à la sortie du système OCR peuvent aider à comprendre des documents dans différentes langues.
5. Reconnaissance des partitions musicales : le système de détection de texte peut être formé pour détecter les partitions musicales à partir des partitions musicales, permettant à la machine de lire de la musique directement à partir des informations textuelles. Cela peut également être utilisé pour l’entraînement à l’écoute.
6. Campagnes marketing : les systèmes OCR ont été utilisés avec succès dans des campagnes marketing pour des biens de consommation à rotation rapide en attachant des parties de texte numérisables à leurs produits. Lorsqu'elle est numérisée via une caméra mobile ou un appareil de capture, cette partie de texte peut être convertie en code texte au lieu d'un code promotionnel.
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