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深度学习是名片识别的好伙伴!

时间:2023-08-29

名片识别比起一般的证件、票据等结构化识别多了一个难点:样式太多!比如银行卡,只需将国内所有银行的所有银行卡类型收集起来,然后再进行训练一下就可以了,也没多少样本需要训练的;二代身份证识别就更简单了,只有一种样式,但名片不同,样式没有标准,凭名片设计师灵感来设计名片,这就给名片结构化识别带来了难题,但深度学习解决了这一难题,虽然机器深度学习在其它证件、票据结构化中也起着重要的作用,但对于名片识别来说,由于其具备前面所说的特点,就显得更加重要了,下面我们来大概了解了一下深度学习在金鸣名片识别中的应用。

深度学习在金鸣名片识别中的应用主要是通过卷积神经网络(CNN)进行文字识别。具体步骤如下:

1. 数据预处理:对名片图像进行裁剪、缩放、去噪等预处理操作,以提高后续识别的准确性和稳定性。

2. 文字区域检测:使用深度学习中的目标检测算法,如基于区域候选的方法(如Selective Search)或基于卷积神经网络的方法(如Faster R-CNN)来检测图像中的文字区域。

3. 文字识别:将检测到的文字区域输入到卷积神经网络中进行识别。经典的文字识别算法是基于循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的方法,可以有效处理序列性的文字信息。

4. 后处理:对识别的文字进行后处理,如去除重复、整理格式、纠正错误等。

以上就是深度学习在金鸣名片识别中应用的大概步骤。深度学习在名片识别中的优势在于其强大的表达能力和学习能力,能够从大量的数据中学习到高级特征,这使得各类繁多、样式复杂的名片完美地识别成结构化excel成为可能。

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