Nov, 2023

优化文化打字文件字符识别图像处理算法

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TL;DR利用多目标问题公式和非支配排序遗传算法（NSGA-II）调整参数，本文评估了在光学字符识别（OCR）应用于打字文化遗产文件时图像处理方法和参数调整的影响，并发现通过数字表示类型来针对图像预处理算法进行参数化可以提高 OCR 的性能。特别是自适应阈值法、双边滤波器和开操作是剧院封面、信件和整体数据集中表现最好的算法，应在 OCR 之前应用以提高其性能。
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发现论文，激发创造
  • 通过自然语言处理进行后处理以改善光学字符识别的新型流程

    提出了一种使用自然语言处理（NLP）工具的后处理方法，在手写或打印文本上先进行光学字符识别（OCR），然后使用 NLP 提高其准确性。

    Jul, 2023

  • 使用多层感知器识别文本图像

    该篇论文介绍了如何应用神经网络和反向传播算法实现光学字符识别（OCR）并转换为可编辑机器可读的数字文本格式。

    Dec, 2016

  • 阿拉伯光学字符识别的进展与挑战：综述

    光学字符识别 (OCR) 是一个重要的过程，它涉及从扫描或打印图像中提取手写或印刷文字，将其转换为机器能够理解和处理的格式。本文旨在全面审查与阿拉伯光学字符识别 (OCR) 相关的当代应用、方法和挑战。通过对 OCR 过程中常用的技术进行彻底分析，着力寻找表现出更好结果的最有效方法。本文采用了细致的关键词搜索方法，对与阿拉伯 OCR 相关的文章进行全面分析，包括对前后引文的审查。除了展示最新的技术和方法，本文批判性地确定了阿拉伯 OCR 领域的研究空白，通过突出这些空白为未来的探索和发展指明了有前途的方向。本研究的结果为从事阿拉伯 OCR 的研究人员、实践者和利益相关者提供了宝贵的见解，最终促进了该领域的进步，并为阿拉伯语言的 OCR 系统的创建提供了更准确和高效的条件。

    Dec, 2023

  • 构建多元数字历史的高效 OCR

    通过对 OCR 进行字符级图像检索建模，解决了现有体系结构在低资源情况下无法准确识别光学字符识别问题的不足，并为社区参与使数字历史更具代表性开辟了新的途径。

    Apr, 2023

  • 利用可用的光学字符识别引擎增强处理旧的库尔德出版物

    该研究致力于处理库尔德历史出版物，采用 Google 的免费 OCR 框架 Tesseract 5.0，使用自行创建的历史文档数据集进行训练，开发了一个提取文本的网页应用，同时也面临了公共数据集缺乏和字符、词之间不对齐的挑战。

    Apr, 2024

  • 神经光学字符识别历史文献后处理校正

    本研究提出了一种基于循环神经网络和卷积神经网络的光学字符识别错误自动纠正方法，针对历史藏书文献的 OCR 后置处理，以很高的效率在德语历史图书文献语料库中降低了字符误差率 32.3％以上。

    Feb, 2021

  • 基于图像处理的场景文本检测与识别：Tesseract

    本研究着重于自然图像中文字的检测和识别，使用基于卡车上的摄像机捕捉图像的方法，利用 Tesseract OCR 引擎来识别检测到的文字区域。研究中讨论了测试中出现的一个重要的假阳性情况并阐述了缓解该问题的策略。最终，该项目实现了超过 80％的正确字符识别率，并概述了开发阶段、主要挑战和一些有趣的发现。

    Apr, 2020

  • 利用 Google 在线拼写建议的 OCR 后处理错误校正算法

    本文介绍了一种基于上下文的 OCR 错误纠正算法，它利用了 Google 在线拼写建议的内部数据库来检测和纠正 OCR 的非单词和真实单词错误。实验表明，该算法可以显著提高 OCR 纠错率。

    Apr, 2012

  • 手写光学字符识别（OCR）：一篇全面系统性文献综述（SLR）

    本篇综述研究了手写文字光学字符识别技术及其研究方向，通过人工智能和机器学习工具将手写和印刷文件转化为可分析、可编辑和可搜索的电子数据。共收集 142 篇相关研究，总结了最新的 OCR 技术和研究方向。

    Jan, 2020

  • 光学字符识别质量影响历史报纸剪报的感知实用性

    本研究探究了光学字符识别质量对交互式信息检索的影响，并发现光学字符识别质量的提高会对历史报纸文章的被感知有积极影响。同时，我们还发现用户的主观相关性评价会受到光学字符识别质量的变化而发生改变。

    Jun, 2022