复杂场景下的OCR如何实现--深度学习算法综述.docx

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2021-01-23 发布于天津
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作者北京矩视智能科技有限公司背景知识文本是人类最重要的信息来源之一自然场景中充满了形形色色的文字符号在过去的十几年中研究人员一直在探索如何能够快速准确的从图像中读取文本信息也就是现在技术工业场景下的图像文本识别更为复杂它会出现在许多不同的情景下如医药包装上的文字各类钢制零部件上的字符集装箱表面喷印的字符商铺上的个性化字符等等在这类图像中文字部分可能会呈现为弯曲排列曲面异形倾斜分布褶皱变形残缺不全等多种形式与标准字符的特征有较大出入从而给图像文字的检测与识别带来了困难二传统算法传统技术通常使用算法

作者：北京矩视智能科技有限公司、背景知识文本是人类最重要的信息来源之一，自然场景中充满了形形色色的文字符号。在过去的十几年中，研究人员一直在探索如何能够快速准确的从图像中读取文本信息，也就是现在 OCR技术。工业场景下的图像文本识别更为复杂，它会出现在许多不同的情景下，如医药包装上的文字、各类钢制零部件上的字符、集装箱表面喷印的字符、商铺 Logo 上的个性化字符等等。在这类图像中，文字部分可能会呈现为弯曲排列、曲面异形、倾斜分布、褶皱变形、残缺不全等多种形式，与标准字符的特征有较大出入，从而给图像文字的检测与识别带来了困难。二、传统算法传统 OCR技术通常