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OCR有哪些应用场景 什么不属于人工智能方面的应用场景

OCR有哪些应用场景

一.OCR应用场景1.四类:数字原生类: 淘宝商品图是最具有代表性的数字原生类文字图。 特点:1)最复杂多样:各种字体、背景、排列、组合等(MTWI挑战赛-最大的OCR竞赛)。 2)最有价值:商品信息载体 3)图片量最大:千亿图片,每日不停更新。

文档类: 文档类OCR需求非常广,涉及各种公务场景。 特点:1)100%识别率:人的输入准确率为98%,探索AI知识的极限;2)产品易用性:完善的功能,贴近业务需求;3)商业应用:文档类商业成熟。 拍照表单类:拍照表单类OCR价值非常大,非常有挑战性。 特点:1)场景&数据:数据具有隐私性,典型应用场景沉淀技术能力;2)产品通用性:专家知识+模板=文本理解,一套方案解决上百种类型。3)商业价值:和行业场景深度接入,AI能力改善行业数据流程。(提供定制的拍照表格识别和结构化云服务) 自然场景类:OCR学术研究的重点方向。 特点:1)数据:无具体数据类型定义,比如街拍数据;2)技术难点:不确定性,复杂环境干扰本质难点是定位和识别;3)商业价值:市场潜力巨大,如:车牌识别、摄像监控、自动驾驶。(技术能力领先,行业落地中)

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