intsig

摘要： 文档总是由于纸张几何形状和捕获条件不受控制而形变。这阻碍了形变图像的信息提取，降低可读性，对数据增强和下游任务如OCR识别、版面分析与还原等任务增加难度，本文阐述了对于图像弯曲矫正的集中解决方案 阅读全文

摘要： 表格是各类文档中常见的对象，其结构化的组织形式方便人们进行信息理解和提取。表格的种类根据有无边框可以划分有线表、少线表、无线表。表格样式复杂多样，如存在背景填充、光照阴影、单元格行列合并等情况。大数据时代存在大量电子文档，应用表格识别技术能够减少表格处理时间，因此表格识别是文档理解领域的重要研究课题 阅读全文

摘要： 错字率是OCR任务中的重要指标，文本纠错需要机器具备人类水平相当的语言理解能力。随着人工智能应用的成熟，越来越多的纠错方法被提出。 近年来深度学习在OCR领域取得了巨大的成功，但OCR应用中识别错误时有出现。错误的识别结果不仅难以阅读和理解，同时也降低文本的信息价值。在某些领域，如医疗行业，识别错误可能带来巨大的损失。因此如何降低OCR任务的错字率受到学术界和工业界的广泛关注。合合信息通过本文来讲解文本纠错技术帮助更多人解决业务问题。通常文本纠错的流程可以分为错误文本识别、候选词生成和候选词排序三个步骤。文本纠错方法可包括基于CTC解码和使用模型两种方式，下面分别对这两种纠错方式进行介绍。 阅读全文