大家好!今天咱们来聊聊OCR技术的最新进展。OCR,就是把图片里的文字转换成电子文本的技术。这可是个实用的东西,尤其是当你需要把纸质文档变成可编辑的文本时。
先说说传统的OCR算法。它们通常分两步走:先识别文字和位置,然后对文字进行后处理。百度的PaddleOCR在这方面做得不错,尤其是对中文的识别,准确率很高。但处理完后,我们还得想办法提取出有用的信息,这就需要规则匹配和命名实体识别(NER)了。
规则匹配,就是用特定的规则来提取信息,比如电话号码、身份证号这些有固定格式的信息。这种方法又快又准,但遇到没有固定格式的信息就不太行了。
命名实体识别,则是NLP的一部分,能识别出文本中的实体,比如人名、地名。这个过程包括分词、词性标注、实体识别和分类。虽然可以训练自己的模型,但很多时候,直接用别人训练好的模型更省事。比如RexUniNLU模型,效果就不错。
但如果你想要更精准的结果,那就得试试多模态大模型了。这些模型能同时处理文本和图像,理解它们之间的关系。它们的特点就是能处理多种数据,需要大量的计算资源,而且通常需要预训练和微调。
多模态大模型的应用很广泛,比如图像标注、视觉问答、多模态翻译等。它们能从文本描述生成图像,或者从图像中回答问题。
举个例子,快瞳科技的医疗票据识别模型,即使原始素材存在盖章重叠、字迹模糊、折叠、光线不均等缺陷,它也能准确从图片中识别出人物、公司、地址等信息。而且,它的响应速度很快,效果也非常好。感兴趣的朋友,可以去→ 测试下
不过,这些大模型也有缺点,比如需要的显存大,处理速度可能没有传统算法快。但它们的泛化能力强,能识别更多的关键信息。
总结一下,如果你需要快速、准确地提取格式化信息,传统算法可能更适合。但如果你需要更全面的识别能力,多模态大模型可能是更好的选择。当然,选择哪种方案,还得看你的具体需求和资源。不管怎样,OCR技术的发展,让我们处理信息的方式更加智能和高效了。
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