Jun, 2023

TransDocAnalyser：法律领域离线半结构手写文档分析框架

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TL;DR本研究提出了第一个针对法律领域的半结构化文档分析数据集，称为 FIR 数据集，并使用 Faster-RCNN 和 Vision Transformers 构建了端到端的离线处理框架，实现了印刷体和手写体文本的边界定位、标注和识别，通过针对入警报文中特有词汇的领域特定分词器训练 Transformer-based decoder 架构，达到了在 FIR 数据集上超过既有模型的最新结果
optical character recognitionsemi-structured documentslegal domainfir datasetencoder-decoder architecture
发现论文，激发创造
  • 一种基于 Transformer 模型的端到端 OCR 框架，用于识别具有变音符的大规模古典阿拉伯文多字体语料库的手写体 Arabic 识别

    本文介绍了针对阿拉伯历史文献的光学字符识别技术的研究，提出了一种端到端文本识别方法 BEIT，并通过实验比较证明，该方法优于卷积神经网络的特征提取方法，达到了 4.46% 的识别准确率。

    Aug, 2022

  • 针对英文手写体草书和印刷体的端到端交互式深度学习标注系统

    本文介绍了一种创新的、完整的端到端流程，采用深度学习和用户交互技术，对印刷和草书英文手写手稿进行注释，该方法使用了最先进的文本识别模型构建的检测系统和自定义的深度学习模型，结合易于使用的交互式界面，旨在提高检测、分割、序列化和识别阶段的准确性，以确保高质量的注释数据，最大程度地减少人类交互。

    Apr, 2023

  • 基于 Transformer 的阿拉伯离线手写文本识别方法

    手写识别是模式识别和机器学习领域中具有挑战性和关键问题，其应用领域广泛。本文专注于离线阿拉伯手写文本识别问题，并引入两种替代架构，即 Transformer Transducer 和标准序列到序列 Transformer，并比较它们在准确性和速度方面的性能表现，结果显示我们的方法在识别离线阿拉伯手写文本方面优于当前最先进的方法。

    Jul, 2023

  • 一个可扩展的手写文本识别系统

    本研究主要解决将手写文本识别能力添加到大规模多语言 OCR 系统中的难点，包括数据获取，效率和集成等三个方面，通过使用在线手写数据集和基于神经网络的线识别模型等方式解决了这些问题，实现了 HTR 能力在 OCR 系统中的集成。

    Apr, 2019

  • 基于 Transformer 的历史文献手写识别

    本文 比较了 TrOCR 框架和 SOTA HTR 框架（Transkribus） 用于 对历史手稿的识别，发现 TrOCR 表示出类似或更好的性能且少量训练即可在英语以外的其他基于拉丁字母的语种上进行迁移学习。

    Mar, 2022

  • 手写文件的非破坏性检验的新数据集

    司法笔迹鉴定是法医科学的一个分支，旨在通过全面比较内在的局部和全局特征，检验手写文件以准确定义或假设手稿的作者。该研究提出了一个新的数据集，包括传统手写文件和数字工具（如平板电脑）生成的文件之间的比较，并展示了数据的初步结果，显示第一子集可以达到 90％的分类准确率，第二子集可以达到 96％。

    Jan, 2024

  • TrOCR: 基于 Transformer 的带预训练模型的光学字符识别

    本文提出了一种名为 TrOCR 的端到端文本识别方法，其中使用了预训练的图像 Transformer 和文本 Transformer 模型，不仅适用于印刷体和手写体，还适用于场景文本识别任务，并在准确率方面优于当前最先进的模型。

    Sep, 2021

  • 一种高效的端到端神经模型用于手写文本识别

    本文提出一种将卷积神经网络和序列到序列模型相结合，将图像映射到文本序列，实现手写文本识别能力，且采用 Focal Loss 方法解决文本识别的类别不平衡问题，并应用 Beam Search 算法来提升模型的解码性能，在常见的 IAM 和 RIMES 数据集上实验表明，本文提出的模型在词级别的准确率方面分别提高了 3.5％和 1.1％，达到了国际先进水平。

    Jul, 2018

  • 面向 OCR 后校正的词汇感知半监督学习

    该论文介绍了一种利用 OCR 生产的非数字化的图书和文件实现半监督学习的方法，并通过使用自我训练和词汇解码等技术在四种濒危语言上提高了 OCR 的相对准确率。

    Nov, 2021

  • 一种计算高效的全页离线手写文本识别流水线方法

    本文介绍了一个 less computationally expensive 的全页手写文本识别框架，其中包括使用对象检测神经网络定位手写文本并使用多尺度 CNN 提取特征，然后将其输入到双向长短期记忆网络进行文本识别。该框架使用更少的内存和时间达到与现有框架相当的错误率，展示了该框架的潜力。

    Oct, 2019