從一張超級爛車牌談談OCR與CNN影像辨識的優劣

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，手寫辨識 ...

Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from OCR-Dataset.

The Optical Character Recognition (OCR) takes an optical image of character as input and produces the corresponding character as output. It has a wide range of ...

OCR全名為Optical Character Recognition，也就是光學字元識別，其應用廣泛出現於我們日常生活中，而OCR也是Cinnamon AI的重點技術之一，今天就讓我們藉由 ...

OCR solutions that leverage CNNs can learn and generalize features from input images, making them capable of handling a wide range of text ...

印刷體測試集在ABBYY、Tesseract-OCR 與. CNN-OCR 的辨識率分別為75.33% 、 74.73% 及. 94.49%；在手寫字體測試集上的辨識率分別為54.23、. 68.92%及91.08%，實驗結果如圖3， ...

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， ...

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 ...

理論上CNN的模糊辨識能力是高於OCR，所以整體的辨識率是可以高於OCR軟體的！只是運算量會多很多倍，也代表硬體成本與耗電量會多很多倍！但是傳統(非CNN)的車牌 ...

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，而後者雖然辨識率略低，但是 ...