Proyek Sistem pengenalan teks optik baru sedang dikembangkan yang mendukung lebih dari 40 bahasa, termasuk Inggris, Jerman, Prancis, Jepang, Cina, Korea, Uzbekistan, Azerbaijan, dan Lituania. Bahasa berbasis Sirilik belum didukung, namun ditambahkan ke daftar paket. Kode ini ditulis dengan Python menggunakan kerangka kerja и berlisensi di bawah Apache 2.0. Untuk memuat model siap pakai untuk bahasa berdasarkan alfabet Latin dan hieroglif.
Metode pembelajaran mesin digunakan untuk mengidentifikasi dan mengenali teks dalam gambar. Algoritme pembelajaran mesin digunakan untuk mengidentifikasi teks (Kesadaran Wilayah Karakter Untuk Teks) di untuk PyTorch, mampu menyorot teks pada objek sewenang-wenang, termasuk label, rambu informasi, dan rambu jalan. Jaringan saraf berulang konvolusional digunakan untuk mengenali urutan karakter (Convolutional Recurrent Neural Network, kombinasi DCNN dan RNN) dan algoritma CTC BeamSearch (Connectionist Temporal Classification) untuk memecahkan kode keluaran jaringan saraf menjadi representasi teks.
Sumber: opennet.ru