深度学习在OCR中的应用
本文来自于csdn,本文将通过以OCR(光学字符识别)的场景来介绍深度学习在计算机视觉中的应用。 计算机视觉是利用摄像机和电脑代替人眼,使得计算机拥有类似于人类的对目标进行检测、识别、理解、跟踪、判别决策的功能。以美团业务为例,在商家上单、团单展示、消费评价等多个环节都会涉及计算机视觉的应用,包括文字识别、图片分类、目标检测和图像质量评价等方向。本文将通过以OCR(光学字符识别)的场景来介绍深度学习在计算机视觉中的应用。 【深度学习在OCR中的应用】 OCR(光学字符识别)是计算机视觉领域的一个重要分支,它致力于将图像中的文字转换为可编辑的文本形式。随着深度学习技术的发展,OCR的准确性和实用性得到了显著提升,尤其在复杂的场景下,如美团业务中的银行卡识别、菜单录入和证件审核等。 计算机视觉是模拟人类视觉能力的科学,通过摄像机和计算设备来完成目标检测、识别、跟踪和决策。在美团的业务场景中,计算机视觉技术广泛应用,包括文字识别、图片分类、目标检测和图像质量评估等。OCR在这些环节中起到辅助录入和审核校验的作用,例如自动绑定银行卡、识别商家菜品信息、核对配送订单以及审核商家证件。 传统的OCR技术依赖于图像处理和统计机器学习,如二值化、连通域分析、SVM等。然而,面对手机拍摄的图像和复杂场景的文字识别,传统方法面临成像复杂、文字复杂和场景复杂的挑战,如噪声、模糊、形变、字体多样、背景干扰等。这些问题导致传统OCR在字符切分、版面分析和文字行识别等方面的局限性。 为克服这些挑战,现代OCR技术引入了深度学习。在文字行提取方面,除了传统的自上而下切分法,还发展了自底向上生成式方法和基于滑动窗口的方法。前者通过连通域分析提取候选区域,后者利用深度学习模型进行全图搜索。深度学习模型如卷积神经网络(CNN)提高了检测和识别的精度,尤其是在端到端训练中。 在单字识别方面,深度学习模型,尤其是卷积神经网络,取代了传统的单字识别引擎。网络结构如Maxout网络在OCR中表现优秀。数据合成技术用于模拟各种现实情况,如字体变化、形变、噪声,以增强模型的泛化能力。与传统特征相比,深度学习学习到的特征在字符识别任务中表现出更强的鉴别能力。 在文字行识别流程上,深度学习也起到了革新作用,通过联合字符切分和单字符识别,形成端到端的模型,减少了误差传递并提高了整体性能。这些进步使得OCR在诸如美团业务等实际应用中更加智能和高效。 深度学习极大地推动了OCR技术的发展,使其能够应对更复杂的场景和更高的识别要求,不仅提高了自动化程度,还降低了人为错误,对于提升服务质量、提高工作效率具有重大意义。未来,随着深度学习技术的进一步发展,OCR在更多领域的应用将会更加广泛和深入。