問題的答案無所不包論文書籍站
ocr辨識原理的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包
ocr辨識原理的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李金洪寫的 全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇 和李金洪的 全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇都 可以從中找到所需的評價。
另外網站信用卡辨識引擎 - 韜睿軟體有限公司也說明：信用卡辨識引擎可以快速辨識信用卡卡號、截止日期，讓您猶如使用ApplePay或GooglePay快速綁定信用卡的體驗．在Mobile First時代中，如何有更好的消費體驗提供給消費者 ...
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立高雄師範大學 軟體工程與管理學系 李文廷所指導 黃傳鈞的 電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型 （2021），提出ocr辨識原理關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、卷積神經網路、可變結構神經網路、表格提取、結構識別。
而第二篇論文淡江大學 資訊工程學系智慧計算與應用碩士班 洪文斌所指導 范馨如的 歪斜機車車牌定位與轉正之研究 （2021），提出因為有 歪斜車牌、特徵匹配法、車牌定位、車牌轉正、邊緣偵測的重點而找出了 ocr辨識原理的解答。
最後網站原來OCR不只能辨識平面文字？完整介紹帶你認識OCR 3 大應用則補充：光學字元識別OCR（Optical Character Recognition），是以光學電子裝置掃描平面文字，再藉由辨識系統判讀字元外形的技術，由此將紙本或平面文字轉換為 ...
全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇
為了解決ocr辨識原理 的問題，作者李金洪 這樣論述：
熟悉基礎，精通實戰。 接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家
耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 ～GNN 最強實戰參考書～ ●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 ●高級NLP模型訓練及微調、BE
RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy ●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 ●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 ●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer
電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型
為了解決ocr辨識原理 的問題，作者黃傳鈞 這樣論述：
隨著數位時代的演進，許多的傳統報章雜誌與文件等資料正逐步走向數位化的儲存與呈現，如何從電子文件中快速取得重點是一大新課題。在電子文件中，表格通常是彙整文件中整體資訊，並以結構性的輸出展現，方便讀者快速理解文中的內容。在深度學習等知識問世以前，較為傳統的表格檢測方法依據預先設定的規則或一些位於PDF中的基礎資料(列印方式、邊界定義、線段長)，這類以資料驅動的「啟發式」學習法可能存在以下幾個主要的缺失：1. 辨識不穩定性，包含表格定義的準確度、表格結構的完整度、文件內容的複雜度等資料都大大影響著辨識出來的結果；2. 輸入格式限制，為了盡可能減少辨識的失誤率，在輸入模型的資料上也有諸多限制，包括輸
入的格式是否滿足演算法，使得模型的泛用度不足問題。與前人設計的表格辨識模型相比，本研究發展可變式卷積神經網路模型(Deformable Convolutional Neural Network Model for Table Detection, DCNN-TD)從電子文件中提取表格，經可變卷積具備可變動的閥值，可以更有效的搜尋表格位置，達到節省運算週期與時間，同時優化提取結果的精度，並以Marmot Extended資料集作為驗證；基於計算精度(precision)、召回率(recall)、F1得分(F1-score)所獲得之資料佐證研究提出的系統有效性。就研究結果得出以下貢獻：1.相較其他
研究有較高之表格辨識度；2. 識別所需的運算週期減少，所花的時間縮短，提升了整體的效率；3. 統一化輸入資料的格式，提升了模型對輸入資料的泛用度；4.整理出完整的辨識流程、說明，並引入實例進行運算以確認實務應用。後續也將持續深入更複雜的表格內容進行研究，包含內容的資料輸出、特殊符號的加強辨識等項目，以持續提供更便利的表格辨識技術為目標，令後續專家與學界能運用此系統，提供支持與服務。
全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇
為了解決ocr辨識原理 的問題，作者李金洪 這樣論述：
深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。 圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。 〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖
型和文字等領域。 〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。 市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！ 〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/
L2、交叉熵、Softmax 等概念 〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 〇 利用 GNN 進行論文分類 本書特色 ～GNN 最強入門參考書～ ● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 ● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 ● 知識系統，逐層遞進 ● 內容貼近技術趨勢 ● 圖文結合，化繁為簡 ● 在基礎原理之上，注重通用規律
歪斜機車車牌定位與轉正之研究
為了解決ocr辨識原理 的問題，作者范馨如 這樣論述：
汽車車牌辨識的應用已經非常廣泛，大部分的應用場域是在固定的停車場出入口，或是收費的柵口處，而這些應用的場域，大部分會設計充足的光源，以及固定的位置，對於車牌的取得比較容易且不會犯錯。但是對於機車車牌定位與辨識的研究，還是非常稀少，原因是機車的車牌吊掛方式不同以及機車停放時的姿態差異性很大。因此本研究將以多機車歪斜車牌進行嘗試性的研究，以期能夠提供更多的應用。 本研究採取特徵匹配法做為定位的基礎，分別以邊緣特徵以及色彩特徵發展定位的程序。而這兩個程序皆包含三個部分：(1)前處理、(2)車牌定位與(3)車牌轉正。在邊緣特徵定位方面，以垂直邊緣偵測與型態影像運算為主要的處理。而在色彩特徵定位
方面，則以色彩分割與物件輪廓線為主要的處理。本研究的車牌轉正的方式，從車牌輪廓線找車牌四個角點，改由數個字母的物件最小矩形框為基礎，準確地找到了車牌的四個角點，成為堅固的轉正方法。 本研究初步證實特徵匹配法在多個機車車牌物件的定位技術是可行的，然而還需要更多的測試，以及融合多個特徵做為更加強固的方法。而對於車牌色彩樣本的測試也得到色彩模式的印可，若要更精準地使用色彩特徵，則需要對色彩模式更加的了解。