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如何讓文本識別更加智能,數據堂獲取這些OCR轉寫數據

火花 ? 來源:大眾新聞 ? 作者:火花 ? 2020-09-17 11:34 ? 次閱讀

近年來,學生黨們擁有了一款新的學習神器——拍照搜題。當遇到不會做的題目時,只需要對著題目拍照,手機中就會出現這道題目的詳細解答思路和答案。“拍照搜題”背后的黑科技就是光學字符識別技術,即OCR。OCR是指電子設備,例如掃描儀或相機檢查紙上打印的字符,通過檢測暗、亮的模式確定其形狀,然后用字符識別的方法將形狀翻譯成計算機文字的過程。

OCR的應用領域十分廣泛。最早為我們熟知的“哪里不會點哪里”的點讀機就應用了OCR。點讀機的點讀筆中裝有一個掃描文字的攝像頭,當點讀筆接觸到書本后,便可將文字內容識別和提取。作為常用的一款辦公軟件,掃描全能王可以實現“圖片轉文字”的功能。軟件可以識別各種文件類型中的文字信息,這是非常典型的OCR技術的應用。

目前,文本識別分為以下幾類:

· 通用文字識別:一般是指如PDF等不規則文檔類的識別。

·卡證識別:包括身份證、銀行卡、營業執照、名片、護照、港澳通行證、戶口本、駕駛證、行駛證等等。

· 票據識別:包括增值稅發票、定額發票、火車票、出租車票、行程單、保單、銀行單據等等。

· 其他:如車牌、車輛合格證、印章檢測等等。

隨著分類的不斷拓展,OCR技術的應用場景也越來越廣泛,以下是幾個應用較為成熟的領域:

· 遠程身份認證:結合OCR和人臉識別技術,實現用戶證件信息的自動錄入,并完成用戶身份驗證。應用于金融保險、社保、O2O等行業,有效控制業務風險。

· 內容審核與監管:自動識別圖片、視頻中的文字內容,及時發現涉黃、涉暴、政治敏感、惡意廣告等不合規內容,規避業務風險,大幅節約人工審核成本。

· 紙質文檔票據電子化:通過OCR實現紙質文檔資料、票據、表格的自動識別和錄入,減少人工錄入成本,提高輸入效率。

針對上述的場景,基于深度學習的技術而言,訓練數據的數量很大程度上影響了技術效果。數據堂作為深耕于AI數據領域近10年的人工智能數據服務提供商,一直致力于為全球人工智能企業提供專業的數據服務。依托自身的數據優勢以及豐富的數據處理經驗,數據堂推出了系列OCR標注及轉寫數據,為相關技術應更廣泛的落地提供助力。

數據涵蓋8種語言、多種場景、不同拍攝角度、不同拍攝距離、不同光照條件。在標注方面,標注行級文本的四邊形框,行級文本轉寫。四邊形框頂點偏差不超過五個像素為正確檢測,檢測框精度不低于95%,文本轉寫精度不低于95%,該數據可用于多國語言OCR任務。

數據涵蓋12種語言(6種亞洲語、6種歐洲語),包括商店牌匾、站牌、海報、車票、路標、漫畫、井蓋畫、提示語、警示語、包裝說明、菜單、建筑物標志等多種自然場景。在標注方面,標注行級文本的四邊形框,行級文本轉寫,四邊形框頂點偏差不超過五個像素為正確檢測,檢測框精度不低于97%,文本轉寫精度不低于97%。

數據包括自然場景圖片2,056張,互聯網圖像1,103張,文本圖像347張。在標注方面,行級內容用行級四邊形框標注、行級內容轉寫;豎列內容用豎列四邊形框標注、豎列內容轉寫。數據可用于多場景下的印地語識別、印地語拍照翻譯等任務。

數據包括自然場景圖片258張,互聯網圖像2,553張,文本圖像2,184張。在標注方面,行級內容用行級四邊形框標注、行級內容轉寫;豎列內容用豎列四邊形框標注、豎列內容轉寫。數據可用于多種場景下的越南語識別、越南語拍照翻譯等任務。

相比物體檢測識別,OCR由于包含傾斜文本框、低分辨率文字和文本版面多樣化的情況,因此OCR數據標注具有特殊性,標注成本更高。數據堂的數加加Pro標注平臺支持私有化部署,能夠幫助企業快速、安全的對人工智能數據進行標注,為企業提供更專業、更安全的數據基礎設施。

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