通过 OCR 后处理模型提升 OCR 性能：采用字形嵌入改进纠错
计算机视觉与模式识别
2023-08-30 v1 计算与语言
摘要
本研究探讨了 OCR 后处理（post-OCR）模型克服 OCR 模型局限性的潜力，并探索了引入字形嵌入对 OCR 后纠错性能的影响。在本研究中，我们开发了自己的 OCR 后纠错模型。我们方法的新颖之处在于使用 CharBERT 和我们独特的嵌入技术对 OCR 输出进行嵌入，以捕获字符的视觉特征。我们的结果表明，OCR 后纠错有效解决了劣质 OCR 模型的缺陷，且字形嵌入使模型取得了更优结果，包括纠正单个单词的能力。
引用
@article{arxiv.2308.15262,
title = {Enhancing OCR Performance through Post-OCR Models: Adopting Glyph Embedding for Improved Correction},
author = {Yung-Hsin Chen and Yuli Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.15262},
year = {2023}
}