neural-network - OCR和人工神经网络有什么关系？

Question

我看到不同的文章谈到 OCR 表单识别（数据提取），他们说他们使用神经网络来进行表单识别，那么人工神经网络（ANN）和表单识别之间有什么关系？如果我想从名片中提取字段，是需要使用 ANN 还是可选的？换句话说，我什么时候需要使用 ANN，什么时候不需要？

Answer 1

这有点不同。ANN 只是所有 OCR 中的“专家”。但是 OCR 引擎包含许多专家。当您学习 ANN 时，您将仅使用 ANN 构建一个简单的 OCR 引擎，但这与将它与三元组、形态学、数据类型（对 BCR 和 Forms 非常重要）、字典、连接组件算法结合使用的现代引擎相比无法比较等。因此，将其视为提取质量结果的技巧包中的工具之一。一个好的引擎将包含 ANN 和所有其他引擎。在 BCR 中还有额外的考虑，它应该非常重视连接的组件，首先是字典，然后使用 ANN 和模式匹配进行实际识别。

Answer 2

ANN 是执行 OCR 的一种方式。还有其他的。因此，如果您想使用 ANN 从名片中提取字段只是可选的。

Answer 3

好问题。我最近花了一些时间玩 OCRopus，这是一个做 OCR 的谷歌项目——你可以免费获得它并自己玩。我很确定它有一个人工神经网络作为它背后的模块之一。然而，光学字符识别的整个过程可以有很多步骤（很多不同的小模块，每个模块都做某事并将结果传递给下一个模块）。

所以，以下是我记得的一些由该项目中的模块完成的事情：

1. 有一个模块可以将图像变成黑白 - 这使得以后的模块更容易处理。
2. 摆脱斑点/斑点。
3. 理顺文本行。
4. 将文本行分解为单个单词（已经有几个星期了，不确定这个）

基本上，您可以使用不涉及神经网络的少量代码来完成上述操作。所以用这些小代码做起来更简单。

我认为神经网络仅用于识别单个字符 - 它是一组可能字符中的哪个字符。

OCRopus 中有一个训练命令，我已经连续运行了一个多星期，它不断向地图发送线路样本，并在运行过程中慢慢改变地图。我认为这是在训练 ANN 部分。