论文摘要
[目的]文档图像是一类广泛存在且具有重要应用价值的数据。从文档图像中检测文字并转化为计算机内码(电子文本)是文档识别的主要目标。自上世纪50年代以来,文档识别(又称文字识别,OCR)的研究和应用取得了巨大的进展。本文为科研人员和工程人员提供一个比较全面的文档图像识别技术总体介绍,便于大家开展技术创新和技术应用。[方法]本文在介绍文档识别应用背景的基础上,对该领域历史上主要方法进行回顾,对当前技术状况和研究动态进行分析,并展望未来发展趋势。[结果] 1950年代到2000年代,在统计模式识别、特征提取、结构分析、字符切分、字符串识别和版面分析等方面积累了大量有效方法。[结论]近年来深度学习(深度神经网络)逐渐成为主导性的方法,使文字检测和识别的性能得到明显提升,但在复杂版面分析能力、文字识别的可靠性、泛化性等方面仍然存在不足。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘成林
关键词: 文档识别,版面分析,文本检测,深度学习,字符识别,文本行识别
来源: 数据与计算发展前沿 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,中国科学院大学人工智能学院,中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心
基金: 国家自然科学基金(61721004)
分类号: TP391.41
页码: 17-25
总页数: 9
文件大小: 911K
下载量: 119
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