В чем заключается принцип работы алгоритма машинного обучения Tesseract OCR?

Принцип работы алгоритма машинного обучения Tesseract OCR заключается в использовании нейронных сетей для поиска и распознавания текста на изображениях. alley-science.ru

Процесс состоит из нескольких этапов: www.docsumo.com

1. Анализ связанных компонентов. static.googleusercontent.com www.docsumo.com Изображение разбивается на отдельные части, которые составляют буквы и символы. www.docsumo.com
2. Группировка блоков и строк. www.docsumo.com Части группируются в блоки (blobs), а blobs организуются в строки текста. www.docsumo.com
3. Сегментация слов. www.docsumo.com Строки разделяются на отдельные слова на основе промежутков между символами. www.docsumo.com
4. Двухэтапное распознавание. static.googleusercontent.com www.docsumo.com На первом этапе Tesseract пытается распознать каждое слово по очереди. static.googleusercontent.com Успешно распознанные слова передаются адаптивному классификатору в качестве обучающих данных. static.googleusercontent.com
5. Второй этап распознавания. static.googleusercontent.com www.docsumo.com На этом этапе Tesseract исправляет ошибки, которые допустил на первом этапе. www.docsumo.com
6. Окончательные корректировки. www.docsumo.com Tesseract настраивает промежутки между словами и ищет маленькие заглавные буквы. www.docsumo.com

Tesseract использует двухэтапный подход, называемый адаптивным распознаванием. alley-science.ru Сначала программа делает один проход по данным для распознавания символов, затем — второй, чтобы заполнить любые буквы, в которых она не была уверена, буквами, которые, скорее всего, соответствуют данному слову или контексту предложения. alley-science.ru