번호판 인식 시스템 기술의 연구 및 개발-Tigerwong

많은 스마트 폰에서 번호판 인식 시스템의 명함 스캐닝 소프트웨어는이 기능이 있습니다. November (20, 2018) 상에서, 광학 문자 인식 (이하 OCR) 은 텍스트 정보를 얻기 위해 이미지를 분석하는 과정을 말한다. OCR 분야의 중요한 지표 인 국제 문서 분석 및 인식 회의 (ICDAR) 의 테스트 세트가 다시 새로 고쳐졌습니다. 중국 대학과 기업은 ICDAR 2015 상위 5 위 안에 들었고, 픽셀 앵커 난징 대학과 난징 기술 대학 (psenet masktext, fot) Alibaba (inceptext) 가 그 뒤를이었습니다. 텍스트 인식 및 응용 프로그램에 중점을 둡니다. 자연 장면의 텍스트 감지 및 인식 수준을 향상시키기 위해 문서 분석 및 인식에 관한 국제 회의는 국제 패턴 인식 사회 (IAPR) 가 주최하는 전문 컨퍼런스 중 하나입니다. 문서 분석 및 인식에 관한 국제 회의 (ICDAR) 는 2003 년에 강력한 텍스트 읽기 대회를 설립했습니다 (robustradecompenter는 지금까지 89 개국에서 온 3500 개 이상의 팀이 참여했습니다.

Google microsoftamazon Facebook, Peking 대학, 과학 기술 대학, Tencent, Sogou 등 그것에 참여했습니다. 결과는 언제든지 제출할 수 있으며 강력한 텍스트 읽기 경쟁의 테스트 데이터 세트가 온라인으로 게시되었습니다. 자연 장면 텍스트 감지 산업에서 테스트 알고리즘의 테스트 데이터 세트. ICDAR 2015 icdar2017mlt 는 두 가지 테스트 하위 집합입니다. Cdar2015 및 icdar2017mlt 는 자연 장면 텍스트 감지 분야의 권위있는 데이터 세트입니다. 급증하는 뉴스는 현재 icdar2015 목록에서 1 위를 차지한 클라우드 콩 기술을 인터뷰했습니다. 과학 기술 연구소의 알고리즘 엔지니어 인 리 위안이 소개했다. 기본적으로 모든 기사가 탐지 될 것입니다. "또한 순위의 기초입니다. Cdar2015 목록 (November 20, 2018) f의 값은 정확도 및 검출률의 고조파 평균을 나타낸다. F 값이 클수록 검출 결과가 좋아집니다.

정밀도는 탐지 결과에서 올바른 텍스트의 비율을 나타냅니다. 검출 속도 (recal은 감지 된 텍스트와 사진 텍스트의 총 수 사이의 비율을 반영하여 리포터에 대한 목록을 설명합니다. 텍스트가 누락되었는지 여부를 반영 할 수 있습니다. 알고리즘의 효과를 감지하기 위해 번호판 인식 시스템은 정확도와 감지율을 종합적으로 고려해야합니다. F 값은 정확도 및 검출 속도의 고조파 평균을 나타내며, 이는 또한 랭킹의 기초이다. 전자는 텍스트를 인식하는 기능이 없으므로 여기에 언급 된 자연 장면 텍스트 탐지가 텍스트 인식과 동일하지 않다는 것을 의미합니다. 그것은 그림에서 텍스트를 감지하는 것을 의미합니다.

소설 20, 2018 에서 리 위안이 말했다. Yuncong 기술은 자연 장면 텍스트 감지를위한 픽셀 앵커 프레임 워크를 제안한 사전 인쇄 웹 사이트 arxiv에 최신 종이 효과를 발표했습니다. 논문이 발표되기 전에 문서 분석 및 인식에 관한 국제 회의에서 픽셀 앵커 알고리즘이 icdar2015 및 icdar2017mlt 데이터 세트에서 테스트되었으며 icdar2015 의 최상의 결과가 새로 고쳐졌습니다. Icdar2015 순수 영어 텍스트 감지 데이터 세트로보고되었습니다. Icdar2017mlt 에는 라틴, 영어, 중국어, 한국어, 일본어 및 아랍어 등 9 개 언어가 포함되어 있습니다. Yuncong의 픽셀 앵커 알고리즘은 icdar2017mlt 종합 목록에서 4 위를 차지했으며 상위 3 개국은 외국 기관에서 공개 논문을 제출하지 않았습니다.

자연 장면 텍스트 탐지는 더 넓은 분야에서 적용될 수 있지만, 전통적인 텍스트 감지, OCR 텍스트 감지 및 다양한 상품의 인식과 비교, 자연 장면의 세트 또는 자연 장면 사진은 복잡한 배경 간섭, 텍스트 흐림 및 저하, 예측할 수없는 조명, 글꼴 다양성, 수직 텍스트 및 경사 텍스트 번호판 인식 시스템은 사진 분석, 번호판 인식, 이미지 광고 필터링, 장면 이해와 같은 고품질 문서 이미지에 대한 보수적 인 ocr와 비교됩니다. 상품 인식, 스트리트 뷰 위치, 청구서 인식 등