Какие современные технологии используются в машинном распознавании текстов?

Некоторые современные технологии, которые используются в машинном распознавании текстов:

• Сверточные нейронные сети (CNN). habr.com Их архитектура позволяет автоматически извлекать иерархические признаки из изображений. habr.com CNN способны учитывать пространственные взаимосвязи между пикселями, что делает их эффективными для задач, связанных с анализом изображений, включая распознавание рукописных символов. habr.com
• Методы глубокого обучения. secrets.tbank.ru Современные OCR-системы способны распознавать не только печатный текст, но и рукописные записи, сложные фоновые изображения и исторические архивные документы. secrets.tbank.ru
• Интеграция с методами обработки естественного языка (NLP). habr.com Это позволяет не только распознавать текст, но и извлекать смысл, ключевые сущности и взаимосвязи между ними. habr.com
• Мультформатное распознавание. secrets.tbank.ru Позволяет обрабатывать и интерпретировать данные из разнообразных источников: от сканов бумажных документов до цифровых фотографий, видеофайлов и рукописных заметок. secrets.tbank.ru
• Развитие облачных технологий. secrets.tbank.ru Способствует централизации обработки данных, что обеспечивает масштабируемость и гибкость применения OCR-технологий. secrets.tbank.ru

Некоторые современные модели распознавания текста:

• CRNN. blog.deepschool.ru Модель для распознавания текста, в которой CNN-модель формирует по изображению карту признаков, а RNN-модель по ней предсказывает символы. blog.deepschool.ru
• Seq2seq. blog.deepschool.ru Модель для распознавания текста, использующая seq2seq подход вместо RNN после CNN-части. blog.deepschool.ru
• LayoutLM. blog.deepschool.ru Языковая модель, которая извлекает контекст текста (layout) для повышения качества распознавания. blog.deepschool.ru