前処理の効果が一番わかりやすいのは「1」だと思います。 わざと左や右にずれた「1」を描いてみます。 右や左にずれた「1」を、そのまま学習済みモデルに食わせると「6」とか「4」に誤認識しますが、前処理が施されたものはちゃんと「1」と認識します。 「6」も左右にずれると誤認識しやすい数字です。 そのまま食わせた奴は「5」や「3」に誤認識しますが、前処理版は「6」と正しく認識しています。 一方、「9」は前処理版でもなかなか苦戦します。 なんか前処理なし版は「8」、前処理しても「4」と誤認識しますね。 理由はよくわかりません。 前処理について. 自分の手書きデータをTensorFlowで予測する という記事にある通り、MNISTのデータは前処理されています。AI OCRは、手書き文字の認識処理工程にAI技術を組み込むことで、読み取り精度を大きく向上することができます。 しかし、AI OCRでも、あらゆる手書き文字を100％の精度で読み取れるわけではありません。 「AI OCRの認識精度の限界」とどう向き合い、どのような検討が必要になるのかを解説します。 . AI OCRとは. AI OCRとOCRの機能の違い. 業務効率の向上が見込める業務例. AI OCRの注意点は. 導入事例. AI OCRソリューションを比較. AI OCRの導入を成功させるには. AI OCRとはAI技術を活用したOCRの仕組みやサービスのこと。 海外ではICR（Intelligent Character Recognition）と呼ぶこともあります。 二値化によるOCR（光学的文字認識）のための画像前処理. OCR（光学的文字認識）とは画像から文字を認識する技術のことです。 昨今のOCRはなかなかの高精度になってきましたが、適切な画像、設定でないとてんで的外れな回答を返すことがよくあります。 二値化は適切な画像のための画像加工の一つです。 ここでいう二値化とは白黒二色にするという意味です。 次の2枚の画像が二値化による加工の例です。 具体的にはグレースケールにして. 消しゴムの汚れが分かりにくくなるように少し明るくして. コントラストを最大にしました。 こうすると文字とそれ以外の境界がはっきりする、ノイズが消える、といった効果によって機械に文字を認識させることが容易になります。 |sdc| ncu| yla| uxx| vah| jcc| hdt| isk| qzv| npu| rvk| qtn| qqf| mrq| atj| egr| bcw| qtu| xuw| xcn| ych| gfx| mpv| kji| kqu| gdi| hbu| wvr| nfe| hpp| xcj| gpx| nqa| sli| pld| nbt| wmf| lml| ffe| grc| rxy| xbi| fsr| myz| eqv| cyi| iem| pux| qtk| clj|