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基于CNN及RPN技术的文字识别应用
摘要:计算机的发展令文字传播愈发广泛,生活中越来越多的文字需要录入电脑,以方便转发、记录,为此需要耗费大量劳动力,尽管当今已经有许多文字识别录入方式,但仍难以达到日常生活中低精度图片识别的标准。现主要采用卷积神经网络(CNN)解决问题,辅以区域识别,减少图片本身带来的影响,再用多分类方式,实现部分区域生成,拆分任务一一对应识别,令任务更加高效。也就是说,当拿到需要处理的图片后,先将其用不同大小的卷积核处理,进行特征的初提取,再将数据放入池化层进行特征的进一步提取,如此往复循环后将数据进行分类,后经处理完成识别。该方法解决了日常生活中书写文字识别的部分难点,让文字录入更为方便高效,减少了大量的时间浪费。
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高维图像识别技术让PC也能看懂图片
近年来，计算机图形图像处理技术获得突破性的进展，个人PC中也涌现出越来越多令人惊叹的图形处理软件，凭借着数学界领域的最新研究，个人电脑已经开始学会了“看”图，读懂文字
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试卷秒转电子版 老师教案电子化好帮手“海马扫描”试用体验
12月4日，深度学习算法的发展，使得人工智能技术得以广泛应用于生活的各个领域。 借助图像识别、OCR等技术，把一张图片或书本上的文字，通过“拍一拍、扫一扫”转化成“电子版”文件，已经不是难事。比如百度
