Proiectul se dezvoltă un nou sistem de recunoaștere optică a textului, care suportă peste 40 de limbi, inclusiv engleză, germană, franceză, japoneză, chineză, coreeană, uzbecă, azeră și lituaniană. Limbile bazate pe chirilică nu sunt încă suportate, dar vor fi adăugate în lista de planuri. Codul este scris în Python folosind cadrul și sub licența Apache 2.0. Pentru descărcare modele pregătite pentru limbile bazate pe alfabetul latin și hieroglife.
Pentru determinarea și recunoașterea textului din imagine, se aplică metode de învățare automată. Algoritmul de învățare automată utilizat pentru determinarea textului este (Character-Region Awareness For Text) în pentru PyTorch, capabil să extragă textul de pe obiecte diverse, inclusiv etichete, plăci informative și semne de circulație. Pentru recunoașterea secvențelor de caractere se folosește o rețea neurală convoluțional-recurentă (Convolutional Recurrent Neural Network, combinația dintre DCNN și RNN) și algoritmul CTC BeamSearch (Connectionist Temporal Classification) pentru decodarea ieșirilor neuronale în reprezentări textuale.
Sursa: opennet.ro
