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ocr識(shí)別流程的相關(guān)知識(shí)。
深度學(xué)習(xí)ocr識(shí)別流程
傳統(tǒng)OCR將文字行識(shí)別劃分為字符切分和單字符識(shí)別兩個(gè)獨(dú)立的步驟,盡管通過訓(xùn)練基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單字符識(shí)別引擎可以有效提升字符識(shí)別率,但切分對(duì)于字符粘連、模糊和形變的情況的容錯(cuò)性較差,而且切分錯(cuò)誤對(duì)于識(shí)別是不可修復(fù)的。因此在該框架下,文本行識(shí)別的準(zhǔn)確率主要受限于字符切分。假設(shè)已訓(xùn)練單字符識(shí)別引擎的準(zhǔn)確率p=99%,字符切分準(zhǔn)確率為q= 95%,則對(duì)于一段長(zhǎng)度為L(zhǎng)的文字行,其識(shí)別的平均準(zhǔn)確率為P= (pq)的L次方,其中L=10時(shí),P=54.1%。
深度學(xué)習(xí)ocr識(shí)別
由于獨(dú)立優(yōu)化字符切分提升空間有限,因此有相關(guān)方法試圖聯(lián)合優(yōu)化切分和識(shí)別兩個(gè)任務(wù)?,F(xiàn)有技術(shù)主要可分為基于切分的方法(Segmentation-Based)和不依賴切分的方法(Segmentation- Free)兩類方法。
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