Алгоритмы пост-обработки результатов распознавания текстовых полей
(изображение взято отсюда)
Сегодня мы бы хотели вам рассказать о задаче пост-обработки результатов распознавания текстовых полей исходя из априорных знаний о поле. Ранее мы уже писали про метод коррекции полей на основе триграмм, который позволяет исправлять некоторые ошибки распознавания слов, написанных на естественных языках. Однако значительную часть важных документов, в том числе документов, удостоверяющих личность, составляют поля другого характера – даты, номера, VIN-коды автомобилей, номера ИНН и СНИЛС, машинно-читаемые зоны с их контрольными суммами и многое другое. Хотя их нельзя отнести к полям естественного языка, тем не менее у таких полей зачастую существует некоторая, иногда неявная, языковая модель, а значит, для них тоже можно применить некоторые алгоритмы коррекции. В этом посте речь пойдет об двух механизмах пост-обработки результатов распознавания, которые можно применять для большого количества документов и типов полей.
Читать дальше →
Источник: Хабрахабр
- Хабрахабр Информационная безопасность Блог компании Smart Engines Информационная безопасность Программирование Алгоритмы Обработка изображений распознавание текста OCR коррекция распознавания системы распознавания распознавание документов KYC AML
- Настрочить жалобу в спортлото
- SmartEngines
- Распечатать
- TG Instant View
💬 Комментарии
В связи с новыми требованиями законодательства РФ (ФЗ-152, ФЗ «О рекламе») и ужесточением контроля со стороны РКН, мы отключили систему комментариев на сайте.
🔒 Важно Теперь мы не собираем и не храним ваши персональные данные — даже если очень захотим.
💡 Хотите обсудить материал?
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу:
https://t.me/blogssmartzНажмите кнопку ниже — и вы сразу попадёте в чат с комментариями