projeto Está sendo desenvolvido um novo sistema óptico de reconhecimento de texto que suporta mais de 40 idiomas, incluindo inglês, alemão, francês, japonês, chinês, coreano, uzbeque, azerbaijano e lituano. Os idiomas baseados em cirílico ainda não são suportados, mas estão sendo adicionados à lista de planos. O código é escrito em Python usando o framework и licenciado sob Apache 2.0. Para carregar modelos prontos para idiomas baseados no alfabeto latino e hieróglifos.
Métodos de aprendizado de máquina são usados para identificar e reconhecer texto em uma imagem. Um algoritmo de aprendizado de máquina é usado para identificar texto (Conscientização de personagem-região para texto) em para PyTorch, capaz de destacar texto em objetos arbitrários, incluindo etiquetas, placas informativas e placas de trânsito. Uma rede neural recorrente convolucional é usada para reconhecer sequências de caracteres (Rede Neural Recorrente Convolucional, uma combinação de DCNN e RNN) e algoritmo CTC BeamSearch (Classificação Temporal Conexionista) para decodificar a saída da rede neural em representação de texto.
Fonte: opennet.ru