Анализ технологий распознавания текста из изображения
Автор: Бобров К.А., Шульман В.Д., Власов К.П.
Журнал: Международный журнал гуманитарных и естественных наук @intjournal
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 3-2 (66), 2022 года.
Бесплатный доступ
В статье анализируются различные технологии для распознавания текста из изображения. В рамках статьи рассматриваются шаги алгоритма распознавания текста из изображения. Описываются основные методы алгоритма распознавания символов (OCR), приводятся их достоинства и недостатки. По результатам сравнения, получено, что нейросетевой метод распознавания является самым перспективным. Делается анализ библиотек, которые активно используют внутри себя данный нейросетевой метод. В заключении делается вывод об целесообразности использования рассмотренных библиотек в зависимости от условий и специфик задач.
Распознавание символов, сегментация, классификация изображений, постобработка, нейросетевой метод, технология tesseract
Короткий адрес: https://sciup.org/170193156
IDR: 170193156
Список литературы Анализ технологий распознавания текста из изображения
- Оптическое распознавание символов (OCR). - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://wiki.technicalvision.ru/index.php/%D0%9E%D (дата обращения: 19.03.2022).
- Бинаризация изображений: алгоритм Брэдли. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://habr.com/ru/post/278435/(дата обращения: 19.03.2022).
- Сегментация изображения. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://mechanoid.su (дата обращения: 19.03.2022).
- Афонасенко А.В., Обзор методов распознавания структурированных символов // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. - 2008. - № 2 (18), часть 1. - С. 83-88.
- EDN: KGBTWV
- Tesseract OCR. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract (дата обращения: 22.03.2022).
- ABBYY FineReader. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://pdf.abbyy.com/ru/finereader-pdf/(дата обращения: 22.03.2022).
- Cloud Vision API. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://cloud.google.com/vision/(дата обращения: 22.03.2022).
