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推动手写文件上的问答：基于最先进识别的模型的 HW-SQuAD
该研究提出了一种基于识别的新颖方法，通过使用基于变压器的文档检索和集成方法在模型层面上改进了 HW-SQuAD 和 BenthamQA 数据集上的现有最先进技术，分别实现了 82.02％和 92.55％的精确匹配得分，在 HW-SQuAD
PDF9 days ago
手写文件中信息提取的读取顺序无关度量
手写文件中的信息提取过程往往依赖于获得自动转录并对该转录执行命名实体识别（NER）；出于这个原因，在公开可用的数据集中，系统的性能通常使用适用于每个数据集的特定指标进行评估。而且，大多数使用的指标对阅读顺序错误非常敏感，因此不能反映系统的预
PDF2 months ago
专用模型和高级技术提升孟加拉光学字符识别在多样文档类型中的应用
该研究提出了一种具有特殊能力的孟加拉语 OCR 系统，该系统在保留结构、对齐和图像的同时，在重建文档布局方面表现出色。它采用先进的图像和签名检测进行准确提取，并为文字分割提供了专门模型以适应多样化的文档类型，包括计算机排版、凸版印刷、打字机
PDF5 months ago
i 还是 l：文本行识别模型的测试时间适应
通过自我训练在测试时间适应模型的方法，在多个基准数据集和其受损版本上进行了严格评估，实验证明这种自我训练的方法在几次迭代后可以将字符错误率绝对改进高达 8%。
PDF10 months ago
Compressed Domain Text-Line Localization in Challenging Handwritten Documents using Deep Feature Learning from JPEG Coefficients
在本文中，我们提出了一种在 JPEG 压缩领域中直接从 JPEG 压缩系数中进行深度特征学习以实现文本行定位的方法，通过使用一种改进的 U-Net 网络模型 Compressed Text-Line Localization Network
PDFa year ago
从晦涩难懂的手写文档图像中进行弱监督信息提取
本文讨论了采用弱标签数据从手写处方单中提取药名的问题，并提出一种新的方法，并证明该方法比现有的最先进技术方法表现更好。
PDFa year ago
深度学习中的分量反向误差攻击
本研究从数值分析的角度出发，提出了一种新的类别攻击算法，并研究了使用分量条件数量化易感性。这种攻击在手写文件或印刷文本中广泛适用，揭示了安全风险。
PDFa year ago
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。
PDF5 years ago
ICCVNeural Ctrl-F: 手写文稿集合中无分割查询字符串文字识别
本文提出一种基于深度神经网络的模型，称为 Ctrl-F-Net，它同时生成区域提议并将其嵌入到分布式单词嵌入空间中，该模型用于历史手写文本的无分割查询，具有优异的性能。该方法在帮助历史学家在法庭记录中查找和计算与女性补给活动和劳动分工有关的
PDF7 years ago