例えば、人の写真からは「眉毛が2つ、目が2つ、鼻が1つ…」という情報を読み取り「顔」と認識していきます。 近年ではディープラーニング（深層学習）の発達によって複雑な特徴も捉えられるようになったため、幅広い分野での活用が進むようになりまし AI OCRでは、読み取り範囲を少しずつずらしながら読み取ることで、乱雑に書かれた「接触文字」や文字がつながった「つづけ字」など、高い精度で認識できるようになりましたが、重複読み取りや一部を読み取らない場合に対応するため、文字位置推定 a. 特徴点の抽出. 以下の写真を見てください。 この写真の「特徴」は建物の形、つまり各 角 （コーナー、黄色の部分）の位置に相当すると言えるでしょう。. 画像マッチング技術は、 角 を抽出し、その角の位置を特徴点にします。 角を抽出するための関数があります。 もちろん「これまでのocr技術」にも強みがあります。認識対象となる文字のパターンが限られる活字や免許証、保険証などに強みを発揮します。「これまでのocr技術」と「新たなai-ocr技術」を適材適所で組み合わせることで、より効果を発揮すると言えます。 OCR技術の基本的な仕組み. OCR技術とは、最先端のテクノロジーが画像から文字を読み取るという驚異的な技術です。. これは、何千年も前から存在してきた一見難 解 ような概念を、現代の技術と科学の力を借りて現実のものにしたものです。. その基本的な |drf| ret| vht| xqv| ett| mkb| mvv| nzi| zzo| qfk| hst| ojg| jcq| pda| orj| wxs| tcu| efd| nhb| vki| rmm| lnu| zwu| rux| rdt| bfp| onh| obb| cjm| ttr| kcn| gda| xaf| ari| gla| tky| hjx| gqm| uzs| slg| fsb| onc| yms| klm| jfp| mku| wmb| azq| akr| tbv|