Progettazione del riconoscimento ottico dei caratteri mediante rete neurale
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Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) che utilizza le reti neurali è una tecnologia trasformativa che consente di estrarre automaticamente il testo dalle immagini. Sfruttando architetture di apprendimento profondo come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti ricorrenti come i modelli LSTM (Long Short-Term Memory), i sistemi OCR sono in grado di elaborare in modo efficiente dati visivi complessi e di trascriverli con precisione in testi leggibili dalla macchina. Questo processo prevede l'addestramento della rete neurale su coppie immagine-testo etichettate, consentendole di appre...
Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) che utilizza le reti neurali è una tecnologia trasformativa che consente di estrarre automaticamente il testo dalle immagini. Sfruttando architetture di apprendimento profondo come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti ricorrenti come i modelli LSTM (Long Short-Term Memory), i sistemi OCR sono in grado di elaborare in modo efficiente dati visivi complessi e di trascriverli con precisione in testi leggibili dalla macchina. Questo processo prevede l'addestramento della rete neurale su coppie immagine-testo etichettate, consentendole di apprendere gli intricati schemi e le strutture inerenti a caratteri e parole. Attraverso l'addestramento e la convalida iterativi, il modello OCR affina la sua capacità di riconoscere il testo in vari font, lingue e stili. Una volta addestrati, questi modelli possono essere impiegati in diverse applicazioni, dalla digitalizzazione di documenti storici al miglioramento dell'accessibilità per le persone ipovedenti, segnando un significativo progresso nell'elaborazione delle informazioni e nell'accessibilità.
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