OCR文字识别工具在课件制作中的应用

在社会交流信息化、办公技术数字化的时代背景下，教师在备课时常需要借鉴或引用一些不可编辑的文档，采用逐字录入的方式效率较低。为此，可以采用文字识别工具，对常见格式文档进行可编辑处理。经实践验证，OCR文字识别工具可以明显提高工作效率，节省可观的录入时间。

面向中老年人的文字朗读系统

大多数的人在45岁时都会出现老花眼,这是一种正常的生理现象。中老年人的工作与生活会因为老花眼而出现诸多的不便。本系统设计的面向中老年人设计的文字朗读系统采用文字识别技术(OCR技术)与TTS技术相结合的一款产品,以手机作为平台,用手机的摄像头进行拍照通过图像传感器将光线转化为数字信号,再通过主芯片进行图片的保存与传输。软件通过文字识别技术对上传的图片进行二值化,中值滤波,倾斜校正(Hough变换)与行字切分这一系列的预处理优化图像的质量,随后再用13点特征提取法进行特征提取,最终通过特征匹配完成识别过程。最后由TTS技术放出语音辅助视力障碍人群的阅读与进行日常工作。该系统可以帮助中老年人在工作与生活中解决阅读障碍,为中老年人提供了一种更加便利人性化的设计与选择。

人工智能技术在电视制播业务中的应用

随着大数据、云计算、人工智能技术的快速发展,语音识别、文本识别、视频图像识别等领域取得了巨大技术突破。基于此,对人工智能技术在电视制播业务中的相关应用进行详细阐述,以期为相关人员提供技术参考。

视觉信息抽取的深度学习方法综述

随着信息交互的日益频繁,大量的文档经数字化处理,以图像的格式保存和传播。实际生活工作中,票据识别理解、卡证识别、自动阅卷和文档匹配等诸多应用场景,都需要从文档图像中获取某一特定类别的文本内容,这一过程即为视觉信息抽取,旨在对视觉富文档图像中蕴含的指定类别的信息进行挖掘、分析和提取。随着深度学习技术的快速发展,基于该技术提出了诸多性能优异、流程高效的视觉信息抽取算法,在实际业务中得到了大规模应用,有效解决了以往人工操作速度慢、精度低的问题,极大提高了生产效率。本文调研了近年来提出的基于深度学习的信息抽取方法和公开数据集,并进行了整理、分类和总结。首先,介绍视觉信息抽取的研究背景,阐述了该领域的研究难点。其次,根据算法的主要特征,分别介绍隶属于不同类别的主要模型的算法流程和技术发展路线,同时总结它们各自的优缺点和适用场景。随后,介绍了主流公开数据集的内容、特点和一些常用的评价指标,对比了代表性模型方法在常用数据集上的性能。最后,总结了各类方法的特点和局限性,并对视觉信息抽取领域未来面临的挑战和发展趋势进行了探讨。