명함 인식은 일반 인증서, 청구서 및 기타 구조화된 인식에 비해 한 가지 더 어려운 점이 있습니다. 너무 많은 스타일입니다! 예를 들어 은행 카드의 경우 전국 모든 은행에서 모든 종류의 은행 카드를 수집한 다음 교육을 수행하면 되며 교육할 샘플이 많지 않으며 2세대 ID 카드 식별이 훨씬 간단합니다. , 그리고 스타일은 하나뿐이지만 명함은 다르고 스타일에 대한 기준은 없습니다 명함 디자이너의 영감을 바탕으로 명함을 디자인하면 명함의 구조적 인식에 어려움이 있지만 딥러닝은 이 문제를 해결합니다. 다른 문서나 청구서에도 머신딥러닝이 쓰이지만 중요한 역할을 하지만 명함인식은 위에서 언급한 특징을 가지고 있기 때문에 더욱 중요합니다. 명함 인식.
Jinming 명함 인식에 딥 러닝을 적용하는 것은 주로 텍스트 인식을 위한 합성곱 신경망(CNN)을 통해 이루어집니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다.
1. 데이터 전처리: 명함 이미지에 대한 크롭, 스케일링, 노이즈 제거 등의 전처리 작업을 수행하여 후속 인식의 정확성과 안정성을 향상시킵니다.
2. 텍스트 영역 감지: 이미지에서 텍스트 영역을 감지하기 위해 영역 후보 기반 방법(예: 선택적 검색) 또는 컨볼루션 신경망 기반 방법(예: Faster R-CNN)과 같은 딥 러닝에서 대상 감지 알고리즘을 사용합니다.
3. 텍스트 인식: 감지된 텍스트 영역을 합성곱 신경망에 입력하여 인식합니다. 전통적인 텍스트 인식 알고리즘은 순차 텍스트 정보를 효과적으로 처리할 수 있는 RNN(Recurrent Neural Network) 및 LSTM(Long Short-Term Memory)을 기반으로 합니다.
4. 후처리: 인식된 텍스트에 대해 반복 제거, 형식 정리, 오류 수정 등 후처리를 수행합니다.
위는 Jinming 명함 인식에서 딥 러닝을 적용하는 일반적인 단계입니다. 명함 인식에서 딥 러닝의 장점은 강력한 표현력과 학습 능력으로, 많은 양의 데이터에서 고급 기능을 학습할 수 있어 다양하고 복잡한 명함을 구조화된 엑셀로 완벽하게 인식할 수 있습니다. #명함#