神经网络文字识别系统,神经网络文字识别插件

关于BP神经网络的文字识别应用

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

为什么神经网络识别数字用10个输出而不是4个

单个网络就能识别所有数字，不是每个数字训练一个网络，而是所有数字的训练样本来训练一个网络，训练后的网络就能反映出这些数字的特征文案狗。

文字识别一般包括文字信息的采集、信息的分析与处理、信息的分类判别等几个部分。信息采集 将纸面上的文字灰度变换成电信号，输入到计算机中去。

信息采集由文字识别机中的送纸机构和光电变换装置来实现，有飞点扫描、摄像机、光敏元件和激光扫描等光电变换装置。

信息分析和处理 对变换后的电信号消除各种由于印刷质量、纸质（均匀性、污点等）或书写工具等因素所造成的噪音和干扰，进行大小、偏转、浓淡、粗细等各种正规化处理。

信息的分类判别 对去掉噪声并正规化后的文字信息进行分类判别，以输出识别结果。

OCR文字识别用的是什么算法？

一般OCR套路是这样的1.先检测和提取Text region.2.接着利用radon hough变换 等方法 进行文本校正。3.通过投影直方图分割出单行的文本的图片。

最后是对单行的OCR对单行的OCR主要由两种思想第一种是需要分割字符的。分割字符的方法也比较多，用的最多的是基于投影直方图极值点作为候选分割点并使用分类器+beam search 搜索最佳分割点。

搜索到分割点之后对于单个字符，传统的就是特征工程+分类器。

一般流程是 灰度 -> 二值化