眼控人工智能研究院論文入選ICDAR 2019

眼控科技人工智能研究院專家團(tuán)隊所著論文“Template-Instance Loss for Offline Handwritten Chinese CharacterRecognition”在眾多參選作品中脫穎而出,被ICDAR 2019(國際文檔分析與識別大會)會議接收為會議論文。眼控在計算機(jī)視覺領(lǐng)域的創(chuàng)新與積累日益深厚,始終保持著與時俱進(jìn)的探索步伐。

國際文檔分析與識別大會(ICDAR)是文檔分析領(lǐng)域最權(quán)威的國際會議,也是全球OCR領(lǐng)域公認(rèn)最權(quán)威的比賽之一,有“OCR領(lǐng)域奧斯卡”之稱。會議每兩年舉辦一次,每屆會發(fā)表大批高質(zhì)量的學(xué)術(shù)論文,帶動技術(shù)更新迭代,對文字處理行業(yè)起到巨大推動作用。

眼控“Template-Instance Loss for Offline Handwritten Chinese CharacterRecognition”提出了一種新的損失函數(shù)用于中文手寫字符識別,對于中文識別和手寫識別兩個領(lǐng)域都起到了巨大的貢獻(xiàn),也得到了ICDAR 2019組委會的認(rèn)可和肯定。

當(dāng)前,在國內(nèi)外的計算機(jī)視覺研究領(lǐng)域針對于中文手寫識別問題主要有以下痛點和難點問題存在:

1.大多數(shù)漢字有相似的結(jié)構(gòu)和共同的偏旁部首,難以區(qū)分;

2.手寫字符由于書寫潦草導(dǎo)致難以有效辨認(rèn)。

針對于此,眼控AI研究院提出一種新的損失函數(shù),由模板損失和實例損失組成。模板損失用于處理結(jié)構(gòu)問題,放大不同漢字結(jié)構(gòu)上的差異,實例損失可以很好地抑制書寫潦草帶來的混淆問題。此外,專家團(tuán)隊還設(shè)計了一個新的漢字識別網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練的模型在識別率上達(dá)到行業(yè)最高水平。

(入選論文)

眼控AI研究院論文“Template-Instance Loss for OfflineHandwritten Chinese Character Recognition”的提出對中文手寫識別處理行業(yè)的發(fā)展起到巨大推動作用。其意義不僅僅在于提出一種新穎的損失函數(shù)用于漢字手寫識別,同樣可以應(yīng)用到其他各種識別網(wǎng)絡(luò)中去;而且模型識別率達(dá)到了行業(yè)最高水平,提高了整體行業(yè)標(biāo)準(zhǔn);解決了文字識別中最難的中文手寫識別問題,具有很大的現(xiàn)實應(yīng)用價值。

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