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  結合光學文字辨識候選字模型與文字模型以提高辨識率 
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講者:中央研究院
日期:2019/09/26
性質:演講
類別:應用科學
語言:中文
長度:00:12:58
觀看:114
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摘要:
為了增進光學文字辨識(Optical Character Recognition, OCR)正確率,本研究採用大量文本,訓練三種N-gram及一種LSTM文字模型,結合OCR 候選字,修正 OCR 的錯誤。從實驗的結果中發現,結合文字模型與 OCR 候選字,相較於僅使用單一 ...
為了增進光學文字辨識(Optical Character Recognition, OCR)正確率,本研究採用大量文本,訓練三種N-gram及一種LSTM文字模型,結合OCR 候選字,修正 OCR 的錯誤。從實驗的結果中發現,結合文字模型與 OCR 候選字,相較於僅使用單一 方法,更能夠提高 OCR 的辨識正確率。

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