Słownik pojęć

Rozpoznawanie tekstu w scenach (STR)

Czym jest Rozpoznawanie tekstu w scenach (STR)?

Rozpoznawanie tekstu w scenach odczytuje tekst pojawiający się na zdjęciach i filmach przedstawiających otoczenie rzeczywiste, takie jak znaki uliczne, opakowania lub tablice rejestracyjne. W przeciwieństwie do klasycznego OCR dla zeskanowanych dokumentów musi radzić sobie ze skośnymi perspektywami, zmiennym oświetleniem, nietypowymi krojami pisma i zagraconym tłem. Typowe podejście przebiega dwuetapowo: najpierw lokalizuje się obszary z tekstem, a potem rozpoznaje znaki w ich obrębie.

Tematy

Widzenie komputerowe
Rozpoznawanie tekstu
Obrazy

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR)

Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) zamienia tekst zawarty w obrazach, takich jak skany, zdjęcia lub faksy, na tekst czytelny dla maszyn. Dopiero wtedy dokumenty można przeszukiwać, kopiować lub automatycznie przetwarzać. Nowoczesny OCR wykorzystuje sieci neuronowe i potrafi też rozpoznawać tabele, układ strony, a w niektórych przypadkach pismo odręczne. Typowe zastosowania to przetwarzanie faktur, digitalizacja archiwów i odczyt formularzy; jakość silnie zależy od jakości obrazu.

dokumenty
rozpoznawanie tekstu
+1

Widzenie komputerowe

Widzenie komputerowe (computer vision) to dziedzina AI, w której komputery interpretują obrazy i nagrania wideo. Typowe zadania obejmują wykrywanie i lokalizowanie obiektów, odczytywanie tekstu na obrazach oraz pomiary komponentów. Technologię tę wykorzystuje się na przykład w kontroli jakości w produkcji, w systemach wspomagania kierowcy, w logistyce i w diagnostyce obrazowej w medycynie.

analiza obrazu
deep learning
+1

Rozpoznawanie obrazów

Rozpoznawanie obrazów to dziedzina widzenia komputerowego, w której oprogramowanie identyfikuje, co przedstawia obraz – obiekty, osoby, tekst, logotypy lub sceny. Zazwyczaj opiera się na sieciach neuronowych wytrenowanych na dużej liczbie oznaczonych obrazów. Zastosowania obejmują kontrolę jakości w produkcji, sortowanie zdjęć produktów i wspomaganie diagnostyki obrazowej w medycynie. W przypadku zdjęć osób szczególnej uwagi wymagają ochrona danych i możliwa stronniczość.

Widzenie komputerowe
Analiza obrazu
+1