評(píng)論打印字大字小

　　眼控科技人工智能研究院專家團(tuán)隊(duì)所著論文Template-Instance Loss for Offline Handwritten Chinese CharacterRecognition在眾多參選作品中脫穎而出，被ICDAR 2019(國(guó)際文檔分析與識(shí)別大會(huì))會(huì)議接收為會(huì)議論文。眼控在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的創(chuàng)新與積累日益深厚，始終保持著與時(shí)俱進(jìn)的探索步伐。

　　國(guó)際文檔分析與識(shí)別大會(huì)(ICDAR)是文檔分析領(lǐng)域最權(quán)威的國(guó)際會(huì)議，也是全球OCR領(lǐng)域公認(rèn)最權(quán)威的比賽之一，有OCR領(lǐng)域奧斯卡之稱。會(huì)議每?jī)赡昱e辦一次，每屆會(huì)發(fā)表大批高質(zhì)量的學(xué)術(shù)論文，帶動(dòng)技術(shù)更新迭代，對(duì)文字處理行業(yè)起到巨大推動(dòng)作用。

　　眼控Template-Instance Loss for Offline Handwritten Chinese CharacterRecognition提出了一種新的損失函數(shù)用于中文手寫(xiě)字符識(shí)別，對(duì)于中文識(shí)別和手寫(xiě)識(shí)別兩個(gè)領(lǐng)域都起到了巨大的貢獻(xiàn)，也得到了ICDAR 2019組委會(huì)的認(rèn)可和肯定。

　　當(dāng)前，在國(guó)內(nèi)外的計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域針對(duì)于中文手寫(xiě)識(shí)別問(wèn)題主要有以下痛點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題存在！

　　1。大多數(shù)漢字有相似的結(jié)構(gòu)和共同的偏旁部首，難以區(qū)分；

　　2。手寫(xiě)字符由于書(shū)寫(xiě)潦草導(dǎo)致難以有效辨認(rèn)。

　　針對(duì)于此，眼控AI研究院提出一種新的損失函數(shù)，由模板損失和實(shí)例損失組成。模板損失用于處理結(jié)構(gòu)問(wèn)題，放大不同漢字結(jié)構(gòu)上的差異，實(shí)例損失可以很好地抑制書(shū)寫(xiě)潦草帶來(lái)的混淆問(wèn)題。此外，專家團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)了一個(gè)新的漢字識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練的模型在識(shí)別率上達(dá)到行業(yè)水平。

(入選論文)

　　眼控AI研究院論文Template-Instance Loss for OfflineHandwritten Chinese Character Recognition的提出對(duì)中文手寫(xiě)識(shí)別處理行業(yè)的發(fā)展起到巨大推動(dòng)作用。其意義不僅僅在于提出一種新穎的損失函數(shù)用于漢字手寫(xiě)識(shí)別，同樣可以應(yīng)用到其他各種識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中去；而且模型識(shí)別率達(dá)到了行業(yè)水平，提高了整體行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)；解決了文字識(shí)別中最難的中文手寫(xiě)識(shí)別問(wèn)題，具有很大的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用價(jià)值。