眼控人工智能研究院论文入选ICDAR 2019

  • 时间:
  • 浏览:2
  • 来源:1分快3平台-1分赛车网投平台_3分彩投注平台

眼控科技人工智能研究院专家团队所著论文“Template-Instance Loss for Offline Handwritten Chinese CharacterRecognition”在众多参选作品中脱颖而出,被ICDAR 2019(国际文档分析与识别大会)会议接收为会

眼控科技人工智能研究院专家团队所著论文“Template-Instance Loss for Offline Handwritten Chinese CharacterRecognition”在众多参选作品中脱颖而出,被ICDAR 2019(国际文档分析与识别大会)会议接收为会议论文。眼控在计算机视觉领域的创新与积累日益深厚,始终保持着与时俱进的探索步伐。

国际文档分析与识别大会(ICDAR)是文档分析领域最权威的国际会议,也是全球OCR领域公认最权威的比赛之一,有“OCR领域奥斯卡”之称。会议每两年举办一次,每届会发表大批高质量的学术论文,带动技术更新迭代,对文字外理行业起到巨大推动作用。

眼控“Template-Instance Loss for Offline Handwritten Chinese CharacterRecognition”提出了例如新的损失函数用于中文手写字符识别,对于中文识别和手写识别兩个 领域都起到了巨大的贡献,也得到了ICDAR 2019组委会的认可和肯定。

当前,在国内外的计算机视觉研究领域针对于中文手写识别问题报告 主要有以下痛点和难点问题报告 处在:

1.大多数汉字有例如的形态学 和一起去的偏旁部首,难以区分;

2.手写字符不可能 书写潦草愿因难以有效辨认。

针对于此,眼控AI研究院提出例如新的损失函数,由模板损失和实例损失组成。模板损失用于外理形态学 问题报告 ,放大不同汉字形态学 上的差异,实例损失还须要很好地抑制书写潦草带来的混淆问题报告 。此外,专家团队还设计了兩个 新的汉字识别网络,训练的模型在识别率上达到行业最高水平。

(入选论文)

眼控AI研究院论文“Template-Instance Loss for OfflineHandwritten Chinese Character Recognition”的提出对中文手写识别外理行业的发展起到巨大推动作用。其意义不仅仅在于提出例如新颖的损失函数用于汉字手写识别,同样还须要应用到许多各种识别网络中去;因此 模型识别率达到了行业最高水平,提高了整体行业标准;外理了文字识别中最难的中文手写识别问题报告 ,具有很大的现实应用价值。

(本内容属于网络转载,文中涉及图片等内容如有侵权,请联系编辑删除)