Компания "Интернет-Фрегат" разработала модуль распознавания текста из графического изображения

Модуль предназначен для встраивания в приложения, передающие или получающие текст картинкой для различных целей.

В основе работы модуля лежит программно построенная нейронная сеть для распознавания графических образов. Специалисты нашей компании разработали программное решение, позволяющее обучать нейронную сеть при помощи специальных множеств. По окончании обучения сети ей можно предъявлять неизвестные ранее образы и получать ответ о принадлежности к определённому классу. В результате данной работы проведено обучение нейронных сетей для распознавания текстов с искажениями, а также наложенных друг на друга текстов.

Данный модуль может быть использован в приложениях оптического распознавания символов (англ. Optical Character Recognition, OCR — механическая или электронная конвертация изображений символов и букв в текст, редактируемый на компьютере). Перевод осуществляется программным путём, после получения изображения со сканера или фото.

Наша команда провела масштабную работу по созданию данной системы, но мы продолжаем осваивать все более сложные решения и расширяем области применения разработанного модуля.

Просмотров: 229
Поделиться:

Последние записи в блоге

Дашборды сегодня становятся рабочей точкой входа в данные — и в бизнесе, и в государственных системах. В одном интерфейсе собираются ключевые показатели, и становится сразу видно, что происходит: где рост, где просадка, на что обратить внимание. Объединение данных из разных систем В реальности данные почти всегда разбросаны: часть — в CRM, часть — в учетных системах, что-то — в таблицах или внешних сервисах. Чтобы получить целостную картину, приходится тратить время на сопоставление и проверку. Дашборд собирает это в одном месте. Показатели подтягиваются из источников и обновляются автоматичес

В разработке любого продукта есть момент, который часто остаётся за кадром: этап, когда кто-то задаёт вопросы, на которые не всегда есть готовые ответы. «А что будет, если пользователь сделает наоборот?» «А если данные придут с ошибкой?» «А если этим начнут пользоваться не так, как мы планировали?» Эти вопросы — не формальность, а часть повседневной работы тестировщиков. Тестирование — это работа с неопределённостью. Не с тем, как система должна работать в идеале, а с тем, как она поведёт себя в реальной жизни — с её отклонениями, нестандартными сценариями и человеческим фактором. По сути, к

С 1 сентября 2026 года вступают в силу масштабные изменения в порядке регистрации доменных имен в национальных доменных зонах .RU и .РФ. Они утверждены пакетом подзаконных актов, разработанных Минцифры России во исполнение поправок к Федеральному закону от 27.07.2006 № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». Документы устанавливают новые требования ко всем участникам рынка — от регистраторов до конечных правообладателей. Нормативная база и статус документа Основанием для изменений стали поправки в 149-ФЗ, которые наделили Минцифры полномочиями по установлению ...

ТЛ