Рубрика «распознование текста»

В современном мире искусственный интеллект и машинное обучение стремительно развиваются, меняя нашу повседневную жизнь и открывая новые горизонты в различных областях. Одной из ключевых технологий, лежащих в основе этих достижений, являются сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN). Эти мощные алгоритмы позволяют эффективно обрабатывать и анализировать изображения, что находит применение в самых разных сферах: от медицинской диагностики до систем безопасности.

CNN подходит для классификации изображений, что делает её отличным выбором для задачи распознавания рукописных цифр.

CNN состоит из:

  1. Читать полностью »

Гильош – это специальная технология защиты банкнот, документов, ценных бумаг и других видов полиграфической продукции (билетов, акцизных марок, сертификатов и многих других документов государственного масштаба).

Защита документов обеспечивается путем нанесения на бланки сложных композиций различных гильоширных элементов. Гильоширный элемент представляет собой замысловатый рисунок из множества многократно пересекающихся тончайших кружевных линий (рисунок 1). Обычно такие элементы представлены разного рода защитными сетками, розеттами, бордюрами, виньетками и уголками. Гильош может быть как симметричным, так и асимметричным по своему дизайну.

Согласно существующим нормативам, гильоширные элементы должны занимать не менее 70% площади ценных бумаг.
Причем из этой площади большая часть должна содержать многоцветные гильоширные композиции.

Распознавание гильоширных элементов на примере паспорта РФЧитать полностью »

Привет!

Мы продолжаем публикации о технологиях оптического распознавания (OCR, ICR) и понимания документов, разработанных специалистами компании Cognitive Technologies. Сегодня наш рассказ о технологиях оцифровки текстовых документов Cognitive PDF/A.

В бизнес-сфере достаточно часто приходится сканировать бумажные документы с целью последующей пересылки по электронной почте или архивного хранения. При качественном сканировании получившиеся изображения-образы зачастую оказываются достаточно большого размера. Например, документ формата А4, отсканированный в цветном режиме при разрешении 300 DPI, имеет размер порядка 25 Мб. Использование файлов таких больших размеров неэффективно в электронных архивах, поэтому все больший интерес обретают технологии сжатия получившихся электронных образов. Классические технологии сжатия изображений (JPEG, RLE, Deflate и т.п.) не применимы, так как в общем случае документы могут содержать как монохромный текст, так и полноцветные графические области. Алгоритмы сжатия изображений без потерь, результативные для монохромных текстов, неэффективны для полноцветной графики, в то время как сжатие с потерями демонстрирует высокие показатели для цветных изображений, однако сильно искажает текстовую информацию (Рис. 1). Поэтому обычно для сжатия изображений такого типа используют комбинированный подход.

image
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js