影響CNN中文古籍OCR辨識率的因素探討

由 蘇冠宇 著作 — 從我們的實驗中可以看出，比起其他OCR 軟. 體，使用CNN 更適合於古籍文字辨識，雖然在4-2. 節中發現字體的不同會對於CNN 辨識率造成影響，. 但我們於4-5節發現混和不同字體 ...

2022年5月2日 — 所以如果你要完成任何影像辨識的工作，沒有CNN或ML、DL的協助其實是完全沒問題的！但是如果沒有OCR技術的支持，即使你買齊了所有OpenCV、ML、DL、CNN的 ...

2023年1月17日 — OCR與CNN最大的差別是：它不必使用遮罩矩陣掃描的方式來找目標！CNN技術中的所謂YOLO號稱：You Only Live Once! 就是只要掃描一次就可以收集到需要的資料 ...

2020年3月24日 — 下圖很好的解釋了CRNN的用意，在深度學習的領域中，當輸入為影像時，我們自然而然會想到使用CNN來獲得圖像特徵，而RNN在這裡扮演的角色，就是讓我們的模型 ...

由 AA Alkaddo 著作 · 2022 · 被引用 1 次 — Implementation of OCR using Convolutional Neural Network (CNN): A Survey · Ahmed Abdulrahman Alkaddo · Dujan Albaqal.

由 N Sarika 著作 · 2021 · 被引用 20 次 — There are three key aspects of OCR approach: pre-processing, character recognition, character segmentation and presentation of data. Convolutional Neural ...

由 蘇冠宇 著作 · 2017 — 摘要. 為加速古籍數位化，本研究透過卷積神經網路辨識古籍影像中的文字。我們訓練多個不同的卷積神經網路模型，比較不同字體是否會影響模型的辨識能力，也比較訓練資料集的 ...

由 楊詔羽 著作 · 2018 — ... OCR系統。經過一連串的實驗而得出了兩個能夠辨識歪斜中文字的中文文字辨識系統，分別為擴增式CNN與階層式OCR。前者雖然能承受的歪斜角度較小，但辨識率較高，而後者 ...

2021年10月7日 — 微軟AI研究院最近揭露一款OCR工具TrOCR，以擅長處理序列任務的Transformer架構為基礎，完全不需卷積網路（CNN）作為骨幹，就能執行影像辨識和文字生成， ...

由 MB Bora 著作 · 2020 · 被引用 82 次 — The OCR can be implemented by using Convolutional Neural Network (CNN), which is a popular deep neural network architecture. The traditional CNN classifiers are ...