Использует ли TESSARACT OCR нейронные сети в качестве механизма обучения по умолчанию

извините, это, наверное, глупый вопрос. но я довольно новичок в машинном обучении и TESSARACT OCR. Я слышал, что TESSARACT OCR можно обучить.

Мне нужно знать, использует ли TESSARACT OCR нейронные сети в качестве механизма обучения по умолчанию или мы должны явно программировать его для использования нейронных сетей ?.

Извините, если я неправильно думаю об этой концепции "обучения". но мне нужно точно знать, что Tessaract уже использует NN или, если нет, как я могу подойти к использованию NN с TESSARACT OCR для повышения точности распознавания ?.

Если вы можете предложить мне хорошие ресурсы / способ ссылки/попробовать и начать работу, это тоже будет большой помощью.

то, что я в настоящее время знаю о базовой концепции машинного обучения под контролем обучения и для выполнения основной операции OCR изображения в TESSARACT OCR.

1 ответов


похоже, что Tessaract по умолчанию использует адаптивный классификатор. Проверьте это для хорошего чтения:

https://github.com/tesseract-ocr/docs/blob/master/tesseracticdar2007.pdf

кажется, есть опция "Режим Куба", где он переключится на использование NNs для системы обучения вместо адаптивного классификатора (https://code.google.com/p/tesseract-ocr-extradocs/wiki/Cube). Более подробная информация о adaptive классификаторы:

http://www.cs.indiana.edu/~rawlins/website/adaptivity/information-helper.html

кроме того, очень тесно связана система классификатора обучения:

http://en.wikipedia.org/wiki/Learning_classifier_system

кроме того, ваша терминология "обучения" очень близка. Обучение - это то, как вы учите систему распознавания образов или систему обучения, какие реакции она должна давать на определенные входные наборы. Затем, он использует сходства при обнаружении неизвестных данных для классификации новых данных. Машинное обучение-одна из самых крутых областей, на мой взгляд (возможно, предвзятое мнение, но что угодно!) продолжайте учиться! Вы-мета-ученик: учитесь, как научить машину учиться! Классная штука!