模板驱动的文字识别与结构化处理深度解析
版权申诉
137 浏览量
更新于2024-07-03
收藏 2.3MB PPTX 举报
《基于模板的文字识别结果结构化处理技术》在线公开课深入探讨了在AI科技领域中,如何通过模板驱动的文字识别方法解决现实中的业务挑战。课程内容主要分为以下几个部分:
1. 行业现状分析:当前的文字识别行业面临的主要问题包括图像采集后的财务系统中,人工录入定额发票、打车票等单据耗时长、成本高。传统的通用文字识别虽然准确,但处理半结构化数据(如行识别输出)较为困难,而专用垂类识别则需要高昂的成本和较长的训练周期。
2. 基于模板的结构化方案:该方案提出了一种针对性的解决方案,利用模板作为识别的基础,针对不同板式的文字进行结构化处理。这种方法首先进行图片摆正,通过透视投影将图片调整至模板的标准位置,便于后续的文字识别和精确定位。模板匹配技术通过计算新的透视投影矩阵,确保识别区域与模板对齐,提高识别的准确性。
3. 技术细节:
- **图片摆正**:通过找到图像中的参照字段和最大面积四边形,计算透视投影矩阵,并对原图进行级联透视变换,实现图片的标准化。
- **模板匹配与多次摆正**:在图片摆正后,对识别结果进行模板匹配,如果未能找到完美匹配,则可能需要进行多次摆正,确保结构化的准确性。
- **文字识别**:分为单字检测和行检测两个阶段。单字检测作为物体检测任务,而行检测则需要对通用物体检测模型进行改造,如使用CPTN模型进行文本行的检测,将其视为序列标注任务。
4. 深度学习的应用:深度学习在此过程中起到了关键作用,通过基于深度学习的文字识别技术,提升识别精度和泛化能力,适应不同类型的结构化需求。
5. 实际应用案例:课程展示了财税领域的具体应用,如财务系统中的票据识别,如定额发票和打车票的自动录入,显著降低了人工处理的工作量和成本。
总结来说,这门公开课提供了实用的技术框架,通过模板驱动的文字识别结构化处理,优化了文字识别的效率和精确度,特别是在处理复杂板式和半结构化数据时,能够有效降低行业痛点,提升自动化水平。
2024-10-24 上传
2024-10-24 上传
2024-10-24 上传
2024-10-24 上传
2024-10-24 上传
passionSnail
- 粉丝: 449
- 资源: 6903
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手