PDFからテキストを抽出するのはなぜ難しいのか？
PDFファイルは、どんな環境のPCでもテキストや画像の表示を崩すことなく見られるデータ形式です。しかし、PDFからテキストデータをコピーしようとすると、うまく選択できなかったり、テキストの内容がおかしくなってしまったりすることがあります。なぜPDFファイルからのテキスト抽出が難しいのかを、PDFファイルのテキスト化およびデータベース作成を行う団体、FilingDBが報告しています。 PDF text extraction | FilingDB https://www.filingdb.com/pdf-text-extraction ◆読み取り保護 PDFファイルの中には内容が保護されているものが存在します。テキスト自体は正しく表示されていても、テキストをコピーしようとすると「Copying text was denied (テキストのコピーが拒否されました)」といった内容が表示され、テキス
goによるOCRエンジン実行のまとめ - freee Developers Hub
会計フリー周りのエンジニアをしているよーだ（@rtryoda）です。この記事は freee Developers Advent Calendar 2019 の11日目です。最近各ベンダーやOSSのOCRエンジンをgoで触る機会があったので、実行方法と結果をまとめました。 OCRとは OCRとは光学的文字認識（Optical Character Recognition）のことで、画像などに記されている文字を読み取りテキストデータに変換することです。例えば以下のような画像に対してOCRを実行すると"あいうえお 12345"と認識されることを期待します。 ※各OCRの実行にはこちらの画像を使用します。 今回試すOCRエンジン一覧 OCRエンジン 日本語対応 クライアントライブラリ(go) Google Cloud Vision API ○ googleapis/google-cloud-go A
AI-OCR、医療、監視――広がる画像認識の可能性
ビジネスに役立つAIの基礎知識について分かりやすく解説する本連載。これまでAIの仕組みや歴史、各国の取り組みなど、さまざまな角度から「AI」というテクノロジーについて考えてきた。 本記事以降では、AIの具体的な応用例やアプリケーションについて見ていきたい。憶測や理想論で語られがちなAIだが、現時点では実際にどのようなアプリが実用化されているのだろうか。今回は、画像認識の分野について考えてみたい。 連載：よくわかる人工知能の基礎知識 いまや毎日のようにAI（人工知能）の話題が飛び交っている。しかし、どれほどの人がAIについて正しく理解し、他人に説明できるほどの知識を持っているだろうか。本連載では「AIとは何か」といった根本的な問いから最新のAI活用事例まで、主にビジネスパーソン向けに“いまさら聞けないAIに関する話”を解説していく。 （編集：ITmedia村上） もちろん、必ずしもAIを使つ
Shape Detection API + PWAでブラウザからそのまま使えるバーコードリーダーアプリを作ってみる - Qiita
ラクス Advent Calendar 2018 繋ぎの3番バッターです。 今回はChrome 70から実験的に使えるようになっているShape Detection APIについてまとめてみます。使ってみると意外と実用的だったのでPWA化してブラウザだけでスマホアプリ相当のことが実現できそうなことも検証してみました。 Shape Detection APIとは Webの新しい技術の普及を推進する団体の WICG が仕様策定を進めているJavaScriptのAPIです。 Accelerated Shape Detection in Images まだEditor's Draft（草案レベル）ですが以下の3つの事ができます。 Face Detection（顔検出） Barcode Detection（バーコードスキャン） Text Detection（テキスト認識） Shape Detecti
Coursera Machine Learning (11): 写真の光学文字認識 (Photo OCR) - Qiita
機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われる、Machine Learning | Coursera を受講しているので、復習も兼ね学んだ内容を簡潔にまとめてみようと思います。 最終回、第十一弾は、写真OCR (Photo Optical Character Recognition)です。 機械学習の応用例としてのコンピュータービジョン (Computer Vision)ですが、人工データ合成 (Artificial Data Synthesis)、天井分析 (Ceiling Analysis)といった、実際に機械学習を用いるプロジェクトを行うときに欠かせない要素も一緒に学びます。 過去の記事 Coursera Machine Learning (1): 機械学習とは？単回帰分析、最急降下法、目的関数 Coursera Machine Learning (2): 重回帰分析、スケーリング、正
手書きひらがなの認識で99.78%の精度をディープラーニングで - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 手書きひらがなの認識、教科書通りの畳み込みニューラルネットワーク（ディープラーニング）で、99.78%の精度が出ました。教科書通りである事が（独自性がない事が）逆に読む方・書く方にメリットがありそうなので、Qiitaで記事にします。 ソースコード ソースコードは https://github.com/yukoba/CnnJapaneseCharacter です。 いきさつ いきさつは、友人と手書きひらがなの認識の雑談をFacebookでしていて、ググったら、この2つが見つかりました。 「Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひら
iOSで手軽に文字認識 | isana.net BLOG
Google Code で公開されている Tesseract OCR を用いて、手軽に文字認識(OCR)アプリを作ってみます。
opencvで文字認識その１ Tesseractラッパ - whoopsidaisies's diary
OpenCV3.0系から文字認識モジュールが搭載されるようなので使ってみる．現状の3.0 alphaや3.0 betaでは，文字認識モジュールはメインレポジトリに組み込まれておらず開発用レポジトリのopencv_contribの方に入っているようで，opencv_contribと一緒にOpenCVをビルドする必要がある． OpenCVの文字認識モジュール OpenCVのドキュメントによると，以下の２種類の文字認識方法があるらしい． オープンソースのOCRライブラリtesseract-ocrを呼び出す方法 隠れマルコフモデルによる認識方法 今回は，1の方法について試してみる． 文字認識モジュールの準備 tesseract-ocrのダウンロード https://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/listからVC++からtesseract-ocr
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
