作者: 苏剑林 系列博文: 科学空间 OCR技术浅探:1. 全文简述 OCR技术浅探:2. 背景与假设 OCR技术浅探:3. 特征提取(1) OCR技术浅探:3. 特征提取(2) OCR技术浅探:4. 文字定位 OCR技术浅探:5. 文本切割 OCR技术浅探:6. 光学识别 OCR技术浅探:7. 语言模型 OCR技术浅探:8. 综合评估 OCR技术浅探:9. 代码共享(完) 泰迪杯:基于深度学习和语言模型的印刷文字OCR系统.pdf…

网址:https://spaces.ac.cn/archives/3785 OCR技术浅探 作为OCR系统的第一步,特征提取是希望找出图像中候选的文字区域特征,以便我们在第二步进行文字定位和第三步进行识别. 在这部分内容中,我们集中精力模仿肉眼对图像与汉字的处理过程,在图像的处理和汉字的定位方面走了一条创新的道路. 这部分工作是整个OCR系统最核心的部分,也是我们工作中最核心的部分. 传统的文本分割思路大多数是“边缘检测 + 腐蚀膨胀 + 联通区域检测”,如论文[1]. 然而,在复杂背景的图像下…

经过前面的文字定位和文本切割,我们已经能够找出图像中单个文字的区域,接下来可以建立相应的模型对单字进行识别. 模型选择 在模型方面,我们选择了深度学习中的卷积神经网络模型,通过多层卷积神经网络,构建了单字的识别模型. 卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前图像识别领域的主流模型. 它通过局部感知野和权值共享方法,降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量,在网络结构上更类似于生物神经网络,这也预示着它必然具有更优秀的效果. 事实上,我们选择卷积神经网络的主要原因有: 1.对原始图像自动提取特…

文字定位 经过前面的特征提取,我们已经较好地提取了图像的文本特征,下面进行文字定位. 主要过程分两步: 1.邻近搜索,目的是圈出单行文字: 2.文本切割,目的是将单行文本切割为单字. 邻近搜索 我们可以对提取的特征图进行连通区域搜索,得到的每个连通区域视为一个汉字. 这对于大多数汉字来说是适用,但是对于一些比较简单的汉字却不适用,比如“小”.“旦”.“八”.“元” 这些字,由于不具有连通性,所以就被分拆开了,如图13. 因此,我们需要通过邻近搜索算法,来整合可能成字的区域,得到单行的文本区域.…

研究背景 关于光学字符识别(Optical Character Recognition, 下面都简称OCR),是指将图像上的文字转化为计算机可编辑的文字内容,众多的研究人员对相关的技术研究已久,也有不少成熟的OCR技术和产品产生,比如汉王OCR.ABBYY FineReader.Tesseract OCR等. 值得一提的是,ABBYY FineReader不仅正确率高(包括对中文的识别),而且还能保留大部分的排版效果,是一个非常强大的OCR商业软件. 然而,在诸多的OCR成品中,除了Tesser…

语言模型 由于图像质量等原因,性能再好的识别模型,都会有识别错误的可能性,为了减少识别错误率,可以将识别问题跟统计语言模型结合起来,通过动态规划的方法给出最优的识别结果.这是改进OCR识别效果的重要方法之一.  转移概率 在我们分析实验结果的过程中,有出现这一案例.由于图像不清晰等可能的原因,导致“电视”一词被识别为“电柳”,仅用图像模型是不能很好地解决这个问题的,因为从图像模型来看,识别为“电柳”是最优的选择.但是语言模型却可以很巧妙地解决这个问题.原因很简单,基于大量的文本数据我们可以统计“…

由于图像质量等原因,性能再好的识别模型,都会有识别错误的可能性,为了减少识别错误率,可以将识别问题跟统计语言模型结合起来,通过动态规划的方法给出最优的识别结果.这是改进OCR识别效果的重要方法之一.  转移概率 在我们分析实验结果的过程中,有出现这一案例.由于图像不清晰等可能的原因,导致"电视"一词被识别为"电柳",仅用图像模型是不能很好地解决这个问题的,因为从图像模型来看,识别为"电柳"是最优的选择.但是语言模型却可以很巧妙地解决这个问题.原因…

文件说明: 1. image.py——图像处理函数,主要是特征提取: 2. model_training.py——训练CNN单字识别模型(需要较高性能的服务器,最好有GPU加速,否则真是慢得要死): 3. ocr.py——识别函数,包括单字分割.前面训练好的模型进行单字识别.动态规划提升效果: 4. main.py——主文件,用来调用1.3两个文件. 5.模型中包含的字.txt(UTF-8编码); 文件1:image.py # -*- coding:utf-8 -*- import numpy…

文字识别分为两个具体步骤:文字的检测和文字的识别,两者缺一不可,尤其是文字检测,是识别的前提条件,若文字都找不到,那何谈文字识别.今天我们首先来谈一下当今流行的文字检测技术有哪些. 文本检测不是一件简单的任务,尤其是复杂场景下的文本检测,非常具有挑战性.自然场景下的文本检测有如下几个难点: 文本存在多种分布,文本排布形式多样: 文本存在多个方向: 多种语言混合. 我们先从直观上理解文本检测任务.给定一张图片,我们需要找出这张图里文字出现的所有位置位置,那这个任务其实跟目标检测任务差别不大,即找出…

文字,一种信息记录的图像符号,千年来承载了太多的人类文明印记.OCR,一种自动解读这种图像符号的技术,一直以来都备受关注.尤其在信息时代的今天,数字图像纷繁复杂,如何便捷高效的获取其中的文字信息,更有着重要的时代意义.作为模式识别领域最为经典的研究热点之一,OCR经历了长时间的发展变化,各种新技术.新方法.新应用层出不穷. OCR技术的过去和现在: OCR(光学字符识别技术),是通过扫描仪或相机等光学输入设备获取纸张上的文字.图片信息,利用各种模式识别算法对文字的形态结构进行分析,形成相应的字符…