11月20日下午消息,今天,國際文檔分析與識別大會(ICDAR)數(shù)據(jù)集最新結(jié)果公布,中國高校及企業(yè)包攬排行榜前五。
ICDAR2015數(shù)據(jù)集前五名及框架名稱分別是:云從科技(Pixel-Anchor)、南京大學(xué)與南京理工大學(xué)(PSENet)、曠視科技(Mask Text)、商湯科技(FOTS)、阿里巴巴(IncepText)。
ICDAR2017 MLT數(shù)據(jù)集前五名及框架名稱分別是云從科技(Pixel-Anchor)、阿里巴巴(ATL-cangjie)、商湯科技(FOTS)、南京大學(xué)(PSENet_NJU)、曠視科技(EAST++)。
國際文檔分析與識別大會(ICDAR)專注于文本領(lǐng)域的識別與應(yīng)用,自2003年大會設(shè)立“Robust Reading Competitions”以來,該競賽就成了評測和檢驗(yàn)自然場景/網(wǎng)絡(luò)圖片/復(fù)雜視頻文本自動提取與智能識別最新技術(shù)研究進(jìn)展的最為重要的國際賽事及標(biāo)準(zhǔn),至今已有全球89個國家的3500多支隊(duì)伍參與。
截至目前,全球頂級的高校、科研機(jī)構(gòu)及企業(yè)都參加過這項(xiàng)測試,包括Google、Microsoft、Amazon、Facebook,以及中國的騰訊、搜狗、北京大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)等。
OCR(Optical Character Recognition)是指對輸入圖像進(jìn)行分析識別處理,獲取圖像中文字信息的過程,具有廣泛的應(yīng)用場景。而自然場景中的OCR技術(shù)不需要針對特殊場景進(jìn)行定制,可以識別任意場景圖片中的文字。
和面對高質(zhì)量文檔圖像的傳統(tǒng)OCR相比,自然場景OCR跳出了對輸入圖像的質(zhì)量和場景束縛,能夠在更寬泛的領(lǐng)域中獲取應(yīng)用,引起了學(xué)術(shù)界以及工業(yè)界的極大關(guān)注。
但相較于傳統(tǒng)OCR,自然場景OCR中的各種商品、布景或自然場景圖片中的文本檢測與識別面臨著復(fù)雜背景干擾、文字的模糊與退化、不可預(yù)測的光照、字體的多樣性、垂直文本、傾斜文本等眾多挑戰(zhàn)。
OCR是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的經(jīng)典問題,長久以來,一直受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的持續(xù)關(guān)注。在工業(yè)界,Google、Microsoft、Amazon等大型互聯(lián)網(wǎng)公司都在OCR技術(shù)上耕耘多年。隨著技術(shù)不斷成熟,OCR也開始在互聯(lián)網(wǎng)及其他行業(yè)逐步上線使用,應(yīng)用范圍也從文檔識別擴(kuò)展到照片分析、車牌識別,圖片廣告過濾,場景理解,商品識別,街景定位,票據(jù)識別等廣泛的領(lǐng)域。
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