ИТ Блог. Администрирование серверов на основе Linux (Ubuntu, Debian, CentOS, openSUSE)

Оптическое распознавание символов с помощью TensorFlow

Оптическое распознавание символов с помощью TensorFlow

Оптическое распознавание символов (OCR) – это технология, которая преобразует различные типы документов, такие как отсканированные бумажные документы, PDF-файлы или изображения, снятые цифровой камерой, в редактируемые данные с возможностью поиска. Распознавание текста играет важную роль в оцифровке печатного и рукописного текста, делая его доступным для широкого спектра применений в различных отраслях промышленности. TensorFlow, платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google, предоставляет мощные инструменты для эффективного создания и развертывания систем распознавания текста.

 

Что такое OCR?

Оптическое распознавание символов (OCR) – это процесс преобразования различных типов текстосодержащих носителей в машиночитаемый текст. Сюда входят печатные книги, отсканированные документы и изображения, содержащие текст. OCR используется во многих приложениях, таких как оцифровка книг и документов, автоматизация процессов ввода данных и оказание помощи людям с нарушениями зрения.

 

История и эволюция OCR

Концепция распознавания текста восходит к началу 20 века, а первые устройства распознавания были разработаны в 1920-х и 1930-х годах. Эти ранние системы были ограничены и могли распознавать только определенные шрифты и символы. Благодаря достижениям в области вычислительных технологий и машинного обучения современные системы распознавания текста стали очень сложными, способными распознавать различные шрифты, стили и даже рукописный текст.

 

Что такое TensorFlow?

TensorFlow – это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google. Она предназначена для широкого круга задач, но отлично подходит для приложений глубокого обучения. TensorFlow предоставляет гибкую платформу для построения моделей машинного обучения, включая нейронные сети, используемые для таких задач, как распознавание изображений, обработка естественного языка и распознавание текста.

 

Ключевые особенности TensorFlow

Ключевыми функциями TensorFlow являются:

 

Создание системы распознавания символов с помощью TensorFlow

Предварительные требования

Прежде чем приступить к созданию системы распознавания текста, убедитесь, что у вас есть следующие необходимые условия:

 

Пошаговое руководство

1. Сбор и предварительная обработка данных

Первым шагом в создании системы распознавания текста является сбор и предварительная обработка данных. Это включает в себя сбор изображений или отсканированных документов, содержащих текст, и подготовку их для обучения модели распознавания текста.
Сбор данных

 

Предварительная обработка данных

 

2. Построение модели распознавания

С помощью TensorFlow вы можете построить нейросетевую модель для распознавания текста. Сверточные нейронные сети (CNN) обычно используются для задач, основанных на изображениях.

Архитектура модели

Типичная модель распознавания текста состоит из следующих слоев:

 

Функция потери CTC

Функция потери коннекционистской временной классификации (CTC) используется для обработки выравнивания между входной последовательностью и целевой последовательностью.

def ctc_loss(y_true, y_pred):
    y_true = tf.cast(y_true, tf.int32)
    input_length = tf.ones(shape=y_pred.shape[0]) * y_pred.shape[1]
    label_length = tf.ones(shape=y_true.shape[0]) * y_true.shape[1]
    return tf.keras.backend.ctc_batch_cost(y_true, y_pred, input_length, label_length)

 

3. Обучение модели

После построения модели ее можно обучать, используя предварительно обработанный набор данных.

# Скомпилируйте модель
model = build_ocr_model()
model.compile(optimizer='adam', loss=ctc_loss)

# Обучите модель
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_images, val_labels))

 

4. Оценка и тестирование модели

Оцените обученную модель на основе набора данных проверки для измерения ее производительности. Используйте такие показатели, как точность, прецизионность, отзыв и оценка F1.

# Оцените модель
evaluation = model.evaluate(val_images, val_labels)
print(f"Validation Loss: {evaluation}")

# Предсказывать по новым изображениям
predictions = model.predict(test_images)

 

5. Постобработка

Последующая обработка прогнозов модели для преобразования их в читаемый текст.

def decode_predictions(pred):
    # Расшифруйте прогнозы с помощью CTC
    pred_text = tf.keras.backend.ctc_decode(pred, input_length=np.ones(pred.shape[0]) * pred.shape[1])
    return pred_text

 

Передовые методы и усовершенствования

 

Заключение

Оптическое распознавание символов с использованием TensorFlow предоставляет мощное и гибкое решение для преобразования текста из изображений и документов в машиночитаемый формат. Используя возможности TensorFlow, разработчики могут создавать надежные системы распознавания текста, способные решать различные задачи распознавания текста. Благодаря постоянному развитию машинного обучения и искусственного интеллекта будущее OCR выглядит многообещающим, поскольку потенциальные области применения расширяются во многих отраслях.

 

Часто задаваемые вопросы по оптическому распознаванию символов с помощью TensorFlow

Часто задаваемые вопросы (FAQs) по оптическому распознаванию символов с использованием TensorFlow следующие:

 

1. Зачем использовать TensorFlow для распознавания текста?

TensorFlow – это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google, которая предоставляет мощные инструменты для эффективного создания и развертывания систем распознавания текста. Он поддерживает широкий спектр задач, обеспечивает гибкость, обладает богатой экосистемой инструментов и библиотек и поддерживается большим сообществом, что делает его идеальным выбором для разработки решений OCR.

 

2. Каковы ключевые компоненты системы распознавания текста, построенной с помощью TensorFlow?

Система распознавания текста, построенная с помощью TensorFlow, обычно включает в себя следующие компоненты:

 

3. Как выполняется предварительная обработка изображений для распознавания?

Предварительная обработка изображений для распознавания текста включает в себя несколько этапов:

 

4. Какова роль коннекционистской временной классификации (CTC) в OCR?

Коннекционистская временная классификация (CTC) – это функция потерь, используемая для задач от последовательности к последовательности, не требующая предварительно сегментированных данных. В OCR CTC выравнивает входную последовательность (объекты изображения) с целевой последовательностью (текст), обеспечивая гибкое сопоставление между вводом и выводом, что делает его пригодным для распознавания текста на изображениях.

 

5. Как вы оцениваете производительность модели распознавания символов?

Производительность модели распознавания текста оценивается с использованием таких показателей, как точность, прецизионность, отзыв и оценка F1. Модель тестируется на валидационном наборе данных, чтобы измерить, насколько хорошо она адаптируется к новым данным. Оценка также может включать анализ прогнозов модели, чтобы убедиться, что текст распознан правильно.

Exit mobile version