CNN 文字辨識：秒做CNN 手寫數字辨識

AI 紙本資料辨識之經驗分享

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因此紙本資料辨識大致分為兩種階段：文字區辨識、連續文字辨識。 ... Regions with CNN features系列是標準2 stage network，會先生出很多預測框，在 ...

Keras + TensorFlow：用CNN 辨識中文手寫數字

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TensorFlow 正夯，大家都在寫機器學習；這學期修了一門人工智慧的課，期末是要我們用Keras + TensorFlow 弄出辨識中文數字的模組。 至於為什麼不是用tf.js ...

卷積神經網路以字根辨識印刷體中文字

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近年來，隨著深度學習的發展，卷積神經網路(Convolutional Neural Networks，CNN)常被用於各種不同用途的辨識系統中，若能結合CNN之優點，發展基於字根的文字辨識 ...

實作MNIST 手寫數字即時多重辨識— — 使用OpenCV 與 ...

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使用OpenCV 與TensorFlow Lite（可在電腦與樹莓派運行）並用AutoKeras 超輕鬆建立CNN 模型.

影響CNN 中文古籍OCR 辨識率的因素探討

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為了能加快古籍數位化及降低人工成本，本研. 究利用CNN 技術，訓練出針對古籍文字辨識的神. 經網路模型，並嘗試了解影響不同模型辨識率的原. 因，已發展出最佳的影像文字 ...

我的第一個real-time (即時) AI 程式

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目前超夯的AI 前瞻技術「深度學習」，用手機就可以跟數位 ...

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CNN（卷積神經網路）的架構. CNN 原本的設計是用來模仿人類視覺功能，因此影像辨識是其主要的應用， 最近已經逐漸擴大應用範圍，訊號和自然語言處理也開始使用CNN 了。

網路上關於CNN 文字辨識

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光學文字辨識（OCR），主要用途是針對既有書面的文件進行文字識別的工作，在電腦視覺的... 在中文字圖片歪斜角度20°~ 40°時階層式OCR的準確度就會明顯高於擴增式CNN。

處理影像的利器

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CNN 也是模仿人類大腦的認知方式，譬如我們辨識一個圖像，會先注意到顏色鮮明的點、線、面，之後將它們構成一個個不同的形狀(眼睛、鼻子、嘴巴...)，這種抽象化的過程就是 ...