基于深度学习的OCR概述和对学生影响的思考.pdf
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1、 年 月计 算 机 应 用 文 摘第 卷 第 期基于深度学习的 概述和对学生影响的思考邵 阳,王少芳(长江大学计算机科学学院,湖北 荆州)摘 要 文章从一个综合性的视角对光学字符识别技术进行了介绍 首先 对光学字符识别技术的背景以及国内外的发展现状进行了概述 包括对应用领域和市场前景的探讨 其次 详细介绍了图像文本检测的过程 并采用深度学习方法对一些图文检测网络的架构与特征进行了分析 同时介绍了几个图文识别数据集 最后 分析了光学字符识别技术对学生的影响 并提出了相应的建议和总结 关键词 光学字符识别 深度学习 图文检测中图法分类号 文献标识码 概述 技术背景随着计算机视觉技术的迅速发展,光学
2、字符识别(,)技术在教育、医疗、金融等领域的内容识别方面变得日益成熟。技术是指利用光学和计算机技术,将印刷或手写图像中的文字转换为计算机可直接处理的格式。此外,技术还包括传统 技术和自然场景文字识别技术等广义的图像文字检测与识别技术。许多实际的 任务需要对整个文件进行综合处理,同时要保持良好的排版和特定领域的知识组织。技术的应用涵盖计算机视觉处理和自然语言处理两个领域,需要应用图像处理方法来定位图像文字区域、识别局部区域文字,同时通过自然语言处理将识别的文字进行结构化输出。根据阿里云的研究数据显示,截至 年,中国 市场规模达到了 亿元人民币,预计到 年有望突破百亿元人民币。此外,美国市场研究公
3、司 在全球 市场预测以及趋势分析中指出,年全球 市场规模已经达到了 亿美元,并预测全球 市场将以 的复合年增长率稳健发展,预计到 年,全球 市场规模将达到 亿美元。随着文字识别应用场景的不断拓宽和数字经济的内外驱动,消费市场将持续稳定增长。在国际范围内,公司于 年 月发布了一款大型多模态模型 。相较于前一代模型,最显著的更新在于增加了处理图像内容的功能。具备准确“阅读”图像并输出相应文本的功能,同时它的输入内容不再局限于文字,还支持图像内容的输入,从而成为一种可以理解照片的人工智能。此外,还支持更多的语言,涵盖 种语种,并且回答更加个性化。的快速升级可能成为深度学习历史上的一个里程碑。国内研究
4、现状从广电行业的视角,王栋详细介绍了人工智能辅助 技术在现代企业管理中的关键作用。研究表明,技术能显著提升企业各部门的应用管理效率和能力水平,从而实现管理的智能化。徐倩等针对常规 识别在印章内容识别过程中可能出现的问题,如由于文字形状不规则而无法正确识别印章内容,提出了面向票据的 识别算法,并结合其他数学原理成功地识别了印章中的文字内容。巩瑞鑫等应用改进的胶囊网络对 数据集进行训练,通过 损失确定了最优参数,从未经增强或扩展处理的 数据集中降低了误分率。值得注意的是,改进型胶囊网络在 和 数据集上也有优异的表现。高燕超提出了一种组合自编码网络算法,以实现化学信息手写英文字体的数据特征提取和分类
5、特征提取,进一步实现自动编码和降噪编码。聂霜霜等设计了基于 文本识别的手写专用验票系统,通过融合数字图像处理技术和谷歌开源 引擎 的字符识别技术,结合训练字库,成功实现了对手写选票的准确识别。牛小明等描述了混合式 识别的流程模式,采用深度学习方式分别对单字符和整个文字序列进行识别。国外研究现状详细介绍了序列到序列模型的应用,以解决 校正问题,并在 竞赛中获得第二名,其单词错误率为。等通过深度学习模型和 方法,从海军军事海运指挥部收集的工程文件中有效地提取文本信息,将 模型的单 词 准 确 率 从 提 升 至 以 上。等构 建 了 一 个 组 合 模 型,融 合 了,和 等模块,使寻找和识别手写
6、文本的准确率提高了约。同时,该模型功耗较低,适合在较低配置的机器上运行。等利用,四种神经模型,提出了一个精度比较系统,用于对手写 数据进行拼写和校正。其中,模型达到了的最高精度,测试结果基于输入的文字数据与不同神经模型在每次迭代时输出相似程度的分数,并通过序列匹配算法进行计算。图文识别技术相关知识 基于深度学习的 技术传统的 技术是基于图像处理和统计机器学习的,其训练过程涵盖两种模型,即文字侦测模型和文字辨识模型,以此构建了一个图文结合的推理阶段辨识体系。然而,目前市场上仍有约 的细分应用场景,由于样本量较少等原因,不适合采用深度学习的识别方法,因此仍然主要采用传统的 技术(图)。图 传统 技
7、术框架基于深度学习的 流程主要涵盖以下步骤:首先是核心模块算法,包括使用 提取图像的视觉特征、使用循 获取序列特征,以及通过分类器或解码器获取文本序列信息;其次是字的辨识性,可以从字符类或词组类的角度考虑;再次是基于自然语言场景的图像预处理模块,包括基于文本线条检测框的校正、引入图像空间转换模块或应用视觉注意力机制()进行支持;最后,还可以考虑引入语义推理模块,以提高整体辨识的准确性。与自然语言处理相结合自然语言处理()技术通过对文本的类型、整体结构、上下文联系等进行理解和分析,实现关键信息的定位、抽取和结构化输出,同时对识别后出现的错字、漏字和符号错误等进行纠正,以提升识别精确度。传统 技术
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