Auto Byte

专注未来出行及智能汽车科技

微信扫一扫获取更多资讯

Science AI

关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展

微信扫一扫获取更多资讯

挑战“大师级”阅读理解,合合信息智能文字识别技术亮相2022世界人工智能大会

能“读懂”古文还可反诈骗,合合信息智能文字识别“黑科技”亮相2022WAIC

“克曰穆朕文且師華父悤譲氒心宁静于猷淑哲氒”要怎么断句?世界人工智能大会期间,一篇镌刻在西周青铜鼎面的钟鼎文难倒了不少参观者,最先“解题”成功的是合合信息推出的智能文字识别AI(人工智能)系统。在无人工干预的状态下,钟鼎文从内凹状态被拉平,并被转译成简体字,原本连在一起的文字经过“AI断句”功能自动处理后被正确区分开来。现场观众纷纷评价:这届AI实在太“卷”,竟然能读懂古文。

今年是世界人工智能大会举办的第五年,“科技风向标、产业加速器”是这场全球AI领域的行业盛会对参展技术与产品的期许。针对图像处理及内容识别中,文档图像质量退化严重、文字检测及版面分析困难、非限定条件文字识别率低、结构化智能理解能力差等全球性难题,合合信息重点展示了智能文字识别技术的创新成果及产业应用示范,用科技探索产研融合新方向。


AI“读懂”钟鼎文:智能文字识别应用的山顶“冲锋”

合合信息智能文字识别技术主要由以“弯曲矫正”为代表的智能图像处理,基于深度学习的复杂场景文字识别,自然语言处理(NLP)三大核心模块组成。智能图像处理技术可对曲面、阴影、摩尔纹等复杂场景下的文档图像进行精准的矫正处理,为接下来的文字信息提取、识别创造了良好的条件;复杂场景文字识别技术主要利用手写印刷混排识别,抗强干扰识别,扭曲文字识别等一系列深度学习技术进行文字提取及识别,并结合领先的NLP技术,对识别出的结果进行语义理解。

本次展示的钟鼎文识别项目,是继去年的甲骨文识别之后,合合信息向古文字识别发起的又一次冲锋。大会现场还可使用公司旗下产品“扫描全能王APP”,用“拍图识字”功能一键识别竖排的繁体古籍《桃花源记》,将其转化为易于阅读的横排、简体版本。

合合信息技术人员介绍:“选择钟鼎文、古籍等素材来识别,是因为与常规文本相比,鼎面的文字形小细密,竖排的格式也与正常的文本不同。从载体上看,青铜鼎面存在弯曲、反光、凹凸不平的状况,古籍表面也可能有模糊、框线等因素的干扰,整体识别难度极大。这些问题的解决不仅对文物保护和文化传承意义重大,也有助于技术在各行业的应用向纵深拓展。”


PS篡改检测:“像素级”起底修改痕迹

合合信息“PS篡改检测”功能是智能文字识别技术的另一大亮点。从个人证件、票据到各类商业材料,诈骗团伙经常会使用PS过的材料来进行伪装行骗,受害者不计其数。该技术主要采用神经网络捕捉图像在篡改过程中留下的细微痕迹,基于百万级的数据学习图像被篡改后统计特征的变化,不仅可以判断图片是否被篡改,还能定位修改区域,以热力图形式展示图片的PS区域篡改置信度,检测准确率远超传统技术方法和人眼判断。

“PS篡改检测”是合合信息智能图像处理技术优势的集中体现,这种直接针对图像特征信息的篡改检测方法在行业中属于创新应用,覆盖身份证、护照等多种证照识别,适用于保险、银行、证券、政务等多种场景。

创立于2006年的合合信息在智能文字识别领域中已有十多年深耕经验,相关技术已广泛落地各行业,为全球百余个国家和地区的亿级用户提供数字化服务。据权威机构认定,扫描全能王 APP 针对常规的印刷体文档字符平均识别率达到99.77%, 手写体文档字符平均识别率为 97.00%;“AI+OCR”行业解决方案可识别上百种卡证、票据、行业单据内容,支持五十多种主流语言的信息提取。

据悉,近三年来,合合信息先后在ICDAR、ICPR等人工智能国际竞赛中斩获15项冠军,学术成果在CVPR、AAAI、ACL、ACM MM等顶会上发表,相关项目获中国图象图形学学会(CSIG)科技进步奖二等奖。在今年8月的CSIG图像图形技术挑战赛中,合合信息参与的赛队夺得总冠军。

产业NLPOCR合合信息
相关数据
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

准确率技术

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中,准确率的定义为:正确的预测数/样本总数。 在二元分类中,准确率的定义为:(真正例数+真负例数)/样本总数

图像处理技术

图像处理是指对图像进行分析、加工和处理,使其满足视觉、心理或其他要求的技术。 图像处理是信号处理在图像领域上的一个应用。 目前大多数的图像均是以数字形式存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

合合信息机构
推荐文章
暂无评论
暂无评论~