Wskazówki Dotyczące Naprawy Błędów OCR

Usuń złośliwe oprogramowanie, wirusy i napraw wolne komputery już dziś. Nie musisz płacić za drogie wsparcie lub naprawy.

Ten przewodnik został opracowany, aby pomóc Ci, gdy otrzymasz wiadomość o naprawieniu usterek OCR.Rodzaje błędów ROC. Na wiarygodność rozpoznawania negatywnie wpływa słaba jakość wideo (np. rozdzielczość skanowanego obrazu, szum), ale wszelkie niespójności między ich sytuacjami, w których został wyszkolony cyfrowy klasyfikator znaków, a, powiedziałbym, renderowaniem znaków w aktualnie drukowanym dokumencie (np. czcionka, rodzaj , odległość).

Przegląd

Rozwiąż typowe błędy komputera

Jeśli występują błędy komputera, awarie i inne problemy, nie martw się — Reimage może pomóc! To potężne oprogramowanie naprawi typowe problemy, ochroni Twoje pliki i dane oraz zoptymalizuje Twój system pod kątem maksymalnej wydajności. Więc bez względu na to, czy masz do czynienia z przerażającym niebieskim ekranem śmierci, czy tylko z ogólną powolnością i powolnością, Reimage może w mgnieniu oka przywrócić komputer na właściwe tory!

  • Krok 1: Pobierz i zainstaluj Reimage
  • Krok 2: Uruchom aplikację i zaloguj się przy użyciu danych logowania do konta
  • Krok 3: Wybierz komputery, które chcesz przeskanować i rozpocznij proces przywracania

  • Urządzenia do optycznego rozpoznawania znaków (OCR) do digitalizacji historycznych osiągnięć. Jednak słaba jakość zeskanowanych danych nagrań i ograniczenia taktyki OCR prowadzą do wielu różnych rodzajów dylematów wyjściowych OCR. Przetwarzanie końcowe to ważny nowy krok w kierunku poprawy jakości dobrych wyników systemu. optyczne rozpoznawanie ciemnych znaków poprzez wykrywanie i eliminowanie błędów. W poprzednim biznesie przedstawiliśmy zautomatyzowaną wersję biznesową, która obejmuje wykrywanie błędów i kroki claque dla postprocessingu OCR. Przypieczętujemy transakcję nowatorskim podejściem do korekcji ogromnej większości błędów post-processingu OCR za pomocą modyfikacji, które pozwolą na optymalizację rozwiązywania problemów dzięki modelowi korekcji i technikom ewolucyjnym, które zostały użyte przede wszystkim. Nasz model uważa się za rzeczywisty, samoorganizujący się program migracji dzięki atrybutowi opartemu na przydatności dla kluczowych zmian specyfikacji słownictwa. Pokażemy konkretnie, jak stworzyć wspólną tabelę zmian graczy korekcyjnych dla wszystkich typów operacji walidacyjnych, a ponadto nauczymy się bezpośrednio z treningu pełnego zestawu danych. Dzięki efektywnemu dostrojeniu parametrów algorytmu większość modeli może próbować wykonać generowanie kandydatów o podwyższonej jakości, a także zasadniczo korekcję błędów. Wyniki eksperymentów wskazują, że nasze proponowane podejście przewyższa mieszankę poziomów odniesienia jako możliwych do oceny podejść w porównaniu ze wszystkimi referencyjnymi zestawami danych z konkursu edycji tekstu ICDAR Post-OCR 2017.

    >

    To jest krytyka subskrypcji, Dostęp przez bieżącą konfigurację.

    Przegląd

    text korekcja błędów akceptacji globalnej

    Programy Atrakcyjności Optycznej Znaków (OCR) pomagają zdigitalizować historyczne osiągnięcia na papierze. Jednak słaba jakość wraz z odczytywanymi dokumentami i zasadami metod OCR prowadzą do wielu rodzajów błędów OCR w samym wyjściu. Przetwarzanie końcowe jest prawdopodobnie ważnym krokiem w poprawie jakości wyjściowej systemów OCR za każdym razem, gdy dochodzi do wykrywania błędów i/lub debugowania. W tym artykule przedstawiamy naturalny model składający się z kroków analitycznych i korekcji błędów dla postprocessingu OCR. Proponujemy nowatorski sposób korekcji błędów w post-processingu OCR, który często wykorzystuje modyfikacje poprawki korekcyjnej i formułę algorytmu ewolucyjnego, która została wykorzystana w pierwotnej formie w celu usprawnienia rozwiązywania problemów. Nasz model wykorzystuje jeden konkretny wariant kryteriów algorytmu samoorganizacji transferu, a także zależny od sprawności aspekt zmiany kluczowych cech większości języka. Pokazujemy, jak przygotować tabelę zmian modelu pichenette, która zawiera wszystkie rodzaje funkcji edycyjnych i uczy się szczególnie ze znajomości zbioru danych. Skutecznie dostrojony wraz z parametrami formuły, nasz model z pewnością może być skuteczny przy wysokiej jakości generowaniu kandydatów, a tym samym korekcji błędów. Eksperymentalne zdarzenie korzyści, w którym nasz proponowany dostęp przewyższa wiele testów porównawczych, ponieważ podejścia oceniają ten zestaw danych porównawczych w konkursie korekty OCR ICDAR 2017.

    Opcje dostępu

    Linki

    1. 1.

      Jak to zrobić Naprawiłem błąd OCR?

      Kliknij cały temat wyszukiwania i wybierz Prawo.Kliknij opcję Napraw rozpoznany tekst.Pojawi się opcja Edytuj tekst. Włącz sprawdzanie wykrytych elementów. Wybierz praktycznie każdego podejrzanego na blogu. Prawdopodobnie zostanie podświetlony na różowo. Wprowadź poprawny tekst osoby dla najważniejszego błędu. Kliknij przycisk „Akceptuj”.

      Afly H., Barro Schwenk R. H. (2016a) Naprawianie błędów OCR w celu generowania tłumaczenia produktów statystycznych. Dodatek Int J Computing Linguist 7(1):175–191

      korekta błędów atrakcyjności tekstu

      Google Scholar

    2. 2.

      Afli H., Z., Kuai Wei A., Sheridan P. (2016b) Używanie SMT do poprawiania błędów rozpoznawania źródła. W: Proceedings of the X International Conference w odniesieniu do zasobów językowych i oceny (LREC 2016), s. 962-966

    3. 3.

      Amrein S., Clematide S. (2018) Wykrywanie błędów OCR i korekcja statystyk z wykorzystaniem komplementarnych technik interpretacji maszyn neuronowych. J Język Technol Comput Linguist 33(1):49–76.

      Rozwiąż wszystkie problemy z komputerem jednym kliknięciem. Najlepsze narzędzie do naprawy systemu Windows dla Ciebie!

    Scroll to top