Исследования и разработки технологии системы распознавания номерных знаков-Tigerwong

Программное обеспечение для сканирования визитных карточек системы распознавания номерных знаков во многих смартфонах имеет эту функцию. 20 ноября 2018 года оптическое распознавание символов (далее-OCR) относится к процессу анализа изображений для получения текстовой информации. Тестовый набор международной конференции по анализу и признанию документов (ICDAR), важного показателя в области OCR, был вновь обновлен. Китайские университеты и предприятия вошли в пятерку лучших в ICDAR 2015, за ними следуют пиксельный ведущий Нанкинский университет и Нанкинский технологический университет (psenet masktext, fot) Alibaba (inceptext) специализируется на распознавании и применении текста. В целях повышения уровня обнаружения и распознавания текста природных сцен Международная конференция по анализу и распознаванию документов является одной из профессиональных конференций, организованных Международным обществом распознавания образов (IAPR). Международная конференция по анализу и признанию документов (ICDAR установил в 2003 году активный конкурс по чтению текстов (на данный момент в robustradecompetition приняли участие более 3500 команд из 89 стран.

Google microsoftamazon Facebook, Пекинский университет, Университет науки и технологий Китая, Tencent, Sogou и др. Участвовали в нем. Результаты могут быть представлены в любое время, а набор тестовых данных надежного конкурса по чтению текста был опубликован в Интернете. Набор тестовых данных алгоритма тестирования в индустрии обнаружения естественного текста сцены. ICDAR 2015 и icdar2017mlt-два тестовых подмножества. Cdar2015 и icdar2017mlt являются авторитетными наборами данных в области естественного обнаружения текста сцены. Новые новости опрашивали технологию cloud Cong, которая в настоящее время занимает первое место в списке icdar2015. Ли Юань, инженер-алгоритм Института науки и технологий, представил его. В основном на нем будут обнаружены все статьи "также является основой рейтинга. Список Cdar2015 (20 ноября 2018 г.) значение F представляет собой среднее гармоническое значение точности и скорости обнаружения. Чем больше значение F, тем лучше результат обнаружения.

Точность представляет собой пропорцию правильного текста в результате обнаружения; частота обнаружения (recal отражает соотношение между обнаруженным текстом и общим количеством текста изображения, что объясняет список для репортера. Он может отражать, был ли пропущен текст. Чтобы обнаружить эффект алгоритма, система распознавания номерных знаков должна всесторонне учитывать точность и скорость обнаружения, а значение F просто представляет собой гармоническое среднее значение точности и скорости обнаружения, которое также является основой для ранжирования. Первый не имеет функции распознавания текста, поэтому его следует отметить. Это означает, что естественное обнаружение текста сцены, упомянутое здесь, не эквивалентно распознаванию текста. Это значит обнаружить текст в картинках.

20 ноября 2018 года Ли Юань сказал. Технология Yuncung опубликовала последний эффект бумаги на веб-сайте препринтов arXiv, который предложил структуру пиксельного якоря для естественного обнаружения текста сцены. Перед тем, как статья была опубликована, она была выпущена Международной конференцией по анализу и распознаванию документов. Алгоритм привязки пикселей был протестирован на наборах данных icdar2015 и icdar2017mlt, и были обновлены лучшие результаты icdar2015. Сообщается, что icdar2015 чистый английский набор данных для обнаружения текста. Icdar2017mlt содержит девять языков, таких как латинский, английский, китайский, корейский, японский и арабский. Алгоритм якоря пикселей Yuncung занимает четвертое место в всеобъемлющем списке icdar2017mlt и входит в тройку лучших стран. Иностранные учреждения не представили публичных документов.

Обнаружение естественного текста сцены может применяться в более широком поле, но по сравнению с традиционным обнаружением текста, обнаружением и распознаванием текста OCR в различных товарах, наборах или изображениях естественной сцены в естественных сценах сталкиваются со сложными фоновыми помехами, размытость и деградация текста, непредсказуемое освещение, разнообразие шрифтов, Вертикальный текст и наклонный текст Система распознавания номерных знаков сравнивается с консервативным OCR для высококачественных изображений документов, таких как анализ фотографий, распознавание номерных знаков, фильтрация рекламы изображений, понимание сцены, распознавание товаров, позиционирование вида на улице, распознавание счетов и т. д.