光學字元辨識（OCR）是數位化文件的重要技術之一。它利用電腦視覺檢測和讀取圖像中的文本，並結合自然語言處理演算法來破解和理解文件傳達的內容。本文將詳細介紹OCR技術的原理與應用。
基於機器學習的方法
雖然基於機器學習的方法開發速度快，但運行時間長得多，準確性和推理速度容易被深度學習演算法超越。
光學字元辨識方法經過預處理，清理和消除噪音，然後二值化文件以進行輪廓檢測，幫助行列檢測。
最後，透過各種機器學習演算法，如K近鄰和支援向量機演算法擷取、分割和辨識字元。雖然在簡單的OCR資料集上效果很好，但在處理複雜資料集時就可能出現失敗。
基於深度學習的辦法
此辦法可以有效地提取大量特徵，結合視覺和基於NLP的演算法在為文字識別和檢測等任務特別成功。此外，該方法提供了一個端到端的檢測管道，從冗長的預處理步驟中解放出來。
通常，光學字元辨識(OCR)方法包括基於視覺的方法，用於擷取文字區域並預測其邊界框座標。然後將邊界框資料和圖像特徵傳遞給語言處理演算法，該演算法使用RNN、LSTM和Transformer將基於特徵的資訊解碼為文字資料。
基於深度學習的光學字元辨識(OCR)有兩個階段－區域建議階段和語言處理階段。
①區域建議階段
第一階段涉及從影像中偵測文字區域。這是透過使用檢測文字片段並將它們包圍在邊界框中的捲積模型來實現的。
這裡網路的任務類似於Fast-RCNN等目標偵測演算法中提取候選框的網絡，標記並提取可能感興趣的區域。這些區域被用作注意力圖，並與從圖像中提取的特徵一起提供給語言處理演算法。
②語言處理階段
基於NLP的網路致力於提取在這些區域捕獲的信息，並根據CNN層提供的特徵構建有意義的句子。
無需經過此步驟即可直接識別字元的演算法(完全基於CNN)已在最近的工作中成功探索，並且對於檢測要傳達的時間資訊有限的文字特別有用，如車輛牌照。
#1.資料去雜訊
對輸入模型的資料進行適當的去噪，去噪可以透過多種方式完成，其中高斯模糊是最受歡迎的。附加的白噪聲也可以在輔助自動編碼器網路的幫助下去除。
2.提高圖像對比
圖像對比度在幫助神經網路區分文字區域和非文字區域方面起著重要作用。增加文字和背景之間的對比差異有助於OCR模型更好地執行。
1.文件辨識：文件辨識是OCR的一個重要且常用的用例，偵測文字並識別。
2.資料輸入自動化：使用OCR可以有效地從文件和表格中擷取數據，實現資料輸入自動化並減少打字問題導致的資料異常。
3.檔案與數位圖書館創建：OCR透過識別書籍或文件所屬的類別來幫助創建數位圖書館。這些類別可用於尋找特定類別的書籍，幫助讀者無縫地瀏覽清單。相應地，OCR有助於將舊文件數位化，從而使保存變得極其容易和安全。
4.文字翻譯：文字翻譯是OCR的重要組成部分，特別是場景文字辨識。疊加在OCR系統輸出上的翻譯模組可以幫助理解不同語言的檔案。
5.樂譜辨識：可以訓練文字偵測系統從樂譜中偵測樂譜，使機器能夠直接從文字訊息中播放音樂。這也可以用於聽力訓練。
6.行銷活動：OCR系統已成功用於快速消費品的行銷活動，方法是在其產品上附加可掃描的文字部分。當透過行動相機或擷取裝置掃描時，此文字部分可以轉換為文字代碼以取代促銷碼。
#以上是光學字元辨識技術：原理與應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
