OCR (Optical Character Recognition, Оптическое распознавание символов) проверяет символы, напечатанные на бумаге, с помощью электронных устройств, определяет их форму, обнаруживая темные и светлые узоры, а затем использует методы распознавания символов для перевода форм в компьютерный текст. Текст в бумажном документе оптически преобразуется в файл черно-белого матричного изображения для печатных символов. Текст на изображении преобразуется в текстовый формат с помощью программного обеспечения для распознавания для дальнейшего редактирования. Основными показателями для измерения производительности системы оптического распознавания символов являются процент отказов, коэффициент ошибочного распознавания, скорость распознавания, удобство для пользователя, стабильность продукта, простота использования и осуществимость и т. д.
Как обучить модель OCR
Модель должна предоставлять правильные данные. Например, если вы обучаете модель автоматической расшифровке квитанций, ваши обучающие данные должны включать все значения, которые вы хотите расшифровать: имя, количество, время и т. д. Одним словом, данные должны состоять из значения, которое вы ищете. . Кроме того, данные также должны быть исчерпывающими, включая изображения с разных ракурсов, разного качества изображения и так далее.
Применение оптического распознавания символов
Розничная торговля. Продавцы используют серийные номера для описания своей продукции. Роботы могут сканировать их со штрих-кодов в розничных магазинах или на складах, используя технологию оптического распознавания символов для извлечения информации и отслеживания запасов.
Банковское дело: теперь вы можете использовать свой смартфон, чтобы делать фотографии спереди и сзади. чека, который вы хотите внести. Технология OCR на основе искусственного интеллекта может автоматически проверять действительность и подтверждать, соответствует ли чек сумме, которую вы хотите внести.
Индивидуальный набор данных
С ускорением коммерциализации ИИ и применением технологий ИИ, таких как помощь вождению и чат-бот для обслуживания клиентов, во всех сферах жизни, требования к качеству данных в особых сценариях становятся все выше и выше. Высококачественные размеченные данные будут одним из основных факторов конкурентоспособности компаний, занимающихся искусственным интеллектом.
Если общие наборы данных, используемые предыдущей моделью алгоритма, представляют собой грубые зерна, то в настоящее время модель алгоритма нуждается в индивидуальной питательной еде. Если компании хотят еще больше улучшить коммерциализацию определенных моделей, они должны постепенно переходить от общего набора данных к созданию уникального.
Пример проекта по сбору изображений OCR
Потребительский спрос:Индонезийская вывеска, десятки тысяч рекламных коллекций
Сложность: Строгие требования к размеру изображения, пикселям и пропорциям вывески
Что касается сбора данных, ByteBridge располагает обширными зарубежными ресурсами, охватывающими Азию, Юго-Восточную Азию, Ближний Восток, Северную Америку, Южную Америку, Европу, Африку и другие регионы. Участники могут быть найдены за короткое время.
Кроме того, платформа сбора данных ByteBridge позволяет персоналу по сбору данных самостоятельно загружать изображения, а команда контроля качества может просматривать их в режиме реального времени.
Конец
Передайте свои задачи по маркировке данных на аутсорсинг в ByteBridge, и вы сможете получать высококачественные обучающие наборы данных машинного обучения дешевле и быстрее!
- Бесплатная пробная версия без кредитной карты: вы можете быстро получить образец результата, проверить результат и оставить отзыв непосредственно нашему менеджеру проекта.
- 100% подтверждено людьми
- Прозрачное и стандартное ценообразование: доступны четкие цены (работа включена)
Почему бы не попробовать?
