OCR 오류 재구성을 위한 팁

지금 악성 코드, 바이러스를 제거하고 느린 컴퓨터를 수정하십시오. 값비싼 지원이나 수리 비용을 지불할 필요가 없습니다.

이 계획은 OCR 오류 방지에 대한 메시지를 받을 때 도움을 주기 위해 만들어졌습니다.ROC 챌린지의 유형. 인식 정확도는 이미지 품질(예: 스캔한 토큰 해상도, 노이즈)과 페르소나 사진 분류기가 훈련된 인스턴스 간의 불일치로 인해 부정적인 영향을 받습니다. 현재 인쇄된 문서(예: 글꼴 , 크기, 거리).

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개요

일반적인 PC 오류 해결

컴퓨터 오류, 충돌 및 기타 문제가 발생하더라도 걱정하지 마세요. Reimage이 도와드릴 수 있습니다! 이 강력한 소프트웨어는 일반적인 문제를 복구하고 파일과 데이터를 보호하며 최고의 성능을 위해 시스템을 최적화합니다. 따라서 두려운 Blue Screen of Death를 처리하든 일반적인 속도 저하 및 부진을 처리하든 Reimage을 사용하면 즉시 PC를 정상 상태로 되돌릴 수 있습니다!

  • 1단계: Reimage 다운로드 및 설치
  • 2단계: 애플리케이션 실행 및 계정 자격 증명으로 로그인
  • 3단계: 스캔할 컴퓨터를 선택하고 복원 프로세스를 시작합니다.

  • 광학 문자 인식(OCR) 장치는 과거의 긍정적인 결과를 종이에 디지털화하는 데 도움이 됩니다. 그러나 스캔된 녹음 데이터의 품질이 좋지 않고 결과적으로 OCR 전술의 한계로 인해 다양한 종류의 출력 OCR 딜레마가 추가됩니다. 사후 처리는 시스템 결과와 관련된 품질을 개선하기 위한 가장 최근의 중요한 단계입니다. 오류를 감지하고 제거하여 인기있는 어두운 광학 문자 수준. 이전 작업에서 우리는 OCR 후처리를 위한 오류 진단 및 수정 단계를 포함하는 보장된 비즈니스 모델을 제시했습니다. 우리는 수정 모델에 대한 수정을 선택하고 문제 해결을 최적화하기 위해 주로 사용된 진화 알고리즘을 선택하여 대부분의 OCR 후처리 오류를 수정하도록 하는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 우리 모델은 주요 언어 사양 변경에 대해 적합성 기반 속성을 가진 실제 자체 조직 마이그레이션 도구를 가정합니다. 우리는 검증 작업 유형에 대한 기본 수정 모델 변경 테이블을 생성하는 방법을 가장 확실히 보여주면서도 최고 수준의 데이터 세트 교육을 통해 직접 학습합니다. 프로토콜 매개변수를 효율적으로 조정함으로써 우리 모델은 고품질 후보 생성과 오류 수정을 수행할 수 있습니다. 실험 결과에 따르면 2017 ICDAR Post-OCR 텍스트 편집 대회의 모든 벤치마크 데이터 세트와 비교하여 우리가 제안한 보기가 평가 가능한 프로세스로서 다양한 기준선을 능가하는 것으로 나타났습니다.

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    개요

    텍스트 인식 오류 수정

    문자 광학 매력(OCR) 시스템은 종이에 유전 성과를 디지털화하는 데 도움이 됩니다. 그러나 읽은 문서의 품질 부족과 OCR 방법의 한계로 인해 출력에서 ​​다양한 유형의 OCR 복잡성이 발생합니다. 후처리는 오류 감지 및 디버깅이 가능한 OCR 시스템의 출력 품질 향상을 사용하는 중요한 단계일 가능성이 높습니다. 이 이야기에서는 OCR 후처리를 위한 진단 및 오류 수정 프로세스로 구성된 자연스러운 모델을 제시합니다. 우리는 OCR 후처리 오류에 대한 몇 가지 새로운 접근 방식을 제안합니다. i의 수정을 사용하는 정적 수정은 문제 해결을 최적화하기 위해 고유한 방식에서 사용된 수정 모델 및 진화 알고리즘 솔루션을 말합니다. 우리의 마네킹은 언어의 주요 서비스를 변경하는 절대적 적합성 종속 기능뿐만 아니라 새로운 자기 조직화 전송 알고리즘의 변형을 사용합니다. 우리는 많은 종류의 편집 기능을 포함하고 항상 특정 데이터 세트에 대한 지식에서 직접 학습되는 수정 모델로 변경 테이블을 공식화하는 방법을 설명합니다. 이제 알고리즘 매개변수와 함께 효율적으로 조정되면 우리 모델은 고품질 개별 생성 및 오류 수정과 함께 확실히 작동해야 합니다. 평가판 혜택은 주요 2017 OCR ICDAR 교정 콘테스트의 벤치마크 데이터 세트가 거의 평가됨에 따라 제안된 서비스가 다양한 벤치마크를 능가한다는 것을 보여줍니다.

    액세스 옵션

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    링크

    <올><리>1.

    어떻게 OCR 오류를 시작하려면?

    전체 검색 필드를 클릭하고 오른쪽을 선택합니다.인식된 텍스트 수정을 클릭합니다.텍스트 편집 옵션이 나타날 것입니다. 감지된 요소 감독을 켭니다. 블로그에서 용의자를 선택하십시오. 분홍색으로 강조 표시됩니다. 가장 중요한 새 오류에 대한 올바른 텍스트를 입력하십시오. “동의” 버튼을 클릭합니다.

    Afly H., Barro Schwenk R. H.(2016a) 통계적 기계 번역을 유치하기 위해 OCR 오류 수정. 부록 Int J Computing Linguist 7(1):175–191

    text 글로벌 수용 오류 수정

    Google 학술검색

    <리>2.

    Afli H., Z., Kuai Wei A., Sheridan P.(2016b) SMT를 사용하여 소스 인식 오류 수정. In: 언어 자원 및 평가에 관한 제10차 국제 회의(LREC 2016), pp. 962-966

    <리>3.

    Amrein S., Clematide S. (2018) 보완 감각 문제 기계 번역 기술을 사용한 OCR 오류 발견 및 통계 수정을 주도했습니다. J Technol text Comput Linguist 33(1):49–76.

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