Optical character recognition using deep learning

• Autor(a) principal: Santos, Claudio Filipi Gonçalves dos
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/154100
• topic: Aprendizado profundo; Redes neurais convolucionais; Redes neurais recorrentes; OCR; Deep learning; Convolutional neural network; Recurrent neural network

Detectores óticos de caracteres, ou Optical Character Recognition (OCR) é o nome dado à técnologia de traduzir dados de imagens em arquivo de texto. O objetivo desse projeto é usar aprendizagem profunda, também conhecido por aprendizado hierárquico ou Deep Learning para o desenvolvimento de uma aplicação com a habilidade de detectar áreas candidatas, segmentar esses espaços dan imagem e gerar o texto contido na figura. Desde 2006, Deep Learning emergiu como uma nova área em aprendizagem de máquina. Em tempos recentes, as técnicas desenvolvidas em pesquisas com Deep Learning têm influenciado e expandido escopo, incluindo aspectos chaves nas área de inteligência artificial e aprendizagem de máquina. Um profundo estudo foi conduzido com a intenção de desenvolver um sistema OCR usando apenas arquiteturas de Deep Learning.A evolução dessas técnicas, alguns trabalhos passados e como esses trabalhos influenciaram o desenvolvimento dessa estrutura são explicados nesse texto. Essa tese demonstra com resultados como um classificador de caracteres foi desenvolvido. Em seguida é explicado como uma rede neural pode ser desenvolvida para ser usada como um detector de objetos e como ele pode ser transformado em um detector de texto. Logo após é demonstrado como duas técnicas diferentes de Deep Learning podem ser combinadas e usadas na tarefa de transformar segmentos de imagens em uma sequência de caracteres. Finalmente é demonstrado como o detector de texto e o sistema transformador de imagem em texto podem ser combinados para se desenvolver um sistema OCR completo que detecta regiões de texto nas imagens e o que está escrito nessa região. Esse estudo demonstra que a idéia de usar apenas estruturas de Deep Learning podem ter performance melhores do técnicas baseadas em outras áreas da computação como por exemplo o processamento de imagens. Para detecção de texto foi alcançado mais de 70% de precisão quando uma arquitetura mais complexa foi usada, por volta de 69% de traduções de imagens para texto corretas e por volta de 50% na tarefa ponta-à-ponta de detectar as áreas de texto e traduzi-las em sequência de caracteres.