来也技术团队|来也智能文档处理系统中的印章识别实践

发布网友 发布时间：2024-09-17 07:58

我来回答

共1个回答

热心网友 时间：2024-09-28 07:33

来也技术团队在智能文档处理系统中成功实现了印章识别的实践，通过OCR技术自动化印章核验，显著提高了工作效率。印章识别在企业中的应用广泛，如合同比对、出入库审核和发票报销等场景，以往人工校验的繁琐流程得以简化。

印章识别面临独特挑战：印章样式多样，包括不同形状、字体和排布，背景干扰复杂，且印章图像质量受多种因素影响。处理流程一般包括位置检测和文字内容识别两个关键步骤。来也科技采用深度学习目标检测技术，如改进的yolov5，不仅定位印章位置，还同时输出形状和颜色信息，以提高识别准确性。

在文字识别部分，团队倾向于端到端的OCR方法，如Mask-TextSpotter系列、ABCNet和PGNet。这些模型通过联合训练，减少误差积累，提高识别效率。其中，TrOCR，尤其是其Transformer架构，因其预训练和大规模数据集，成为来也选择的印章文字识别模型。实验中，团队结合真实标注和合成数据，使用图像增强技术，如随机尺寸、角度旋转等，以模拟真实环境中的印章识别挑战。

在评估方面，来也团队定义了存在性F1和文字条目F1两个指标，确保模型在13个场景的真实印章数据上达到领先水准。印章识别已成功应用于来也智能文档处理平台，并提供在线demo供用户试用。作为智能自动化领域的领导者，来也科技助力企业实现自动化转型，提升办公效率。

热心网友 时间：2024-09-28 07:28

来也技术团队在智能文档处理系统中成功实现了印章识别的实践，通过OCR技术自动化印章核验，显著提高了工作效率。印章识别在企业中的应用广泛，如合同比对、出入库审核和发票报销等场景，以往人工校验的繁琐流程得以简化。

印章识别面临独特挑战：印章样式多样，包括不同形状、字体和排布，背景干扰复杂，且印章图像质量受多种因素影响。处理流程一般包括位置检测和文字内容识别两个关键步骤。来也科技采用深度学习目标检测技术，如改进的yolov5，不仅定位印章位置，还同时输出形状和颜色信息，以提高识别准确性。

在文字识别部分，团队倾向于端到端的OCR方法，如Mask-TextSpotter系列、ABCNet和PGNet。这些模型通过联合训练，减少误差积累，提高识别效率。其中，TrOCR，尤其是其Transformer架构，因其预训练和大规模数据集，成为来也选择的印章文字识别模型。实验中，团队结合真实标注和合成数据，使用图像增强技术，如随机尺寸、角度旋转等，以模拟真实环境中的印章识别挑战。

在评估方面，来也团队定义了存在性F1和文字条目F1两个指标，确保模型在13个场景的真实印章数据上达到领先水准。印章识别已成功应用于来也智能文档处理平台，并提供在线demo供用户试用。作为智能自动化领域的领导者，来也科技助力企业实现自动化转型，提升办公效率。