Verwendet Tessaract OCR neuronale Netzwerke als Standard-Trainingsmechanismus?

Question

Sorry, das muss wahrscheinlich eine dumme Frage sein. aber ich bin ziemlich neu in Machine Learning und Tessaract OCR. Ich habe gehört, dass Tessaract OCR trainiert werden kann.

Was ich wissen muss, ist, dass Tessaract OCR neuronale Netzwerke als Standardtrainingsmechanismus verwendet oder müssen wir es explizit programmieren, um neuronale Netzwerke zu verwenden?

Entschuldigung, wenn ich über dieses "Trainings" -Konzept falsch nachdenke. aber was ich genau wissen muss ist, dass Tessaract bereits NN verwendet oder wenn nicht, wie kann ich mit NN mit Tessaract OCR nähern, um Erkennungsgenauigkeit zu verbessern?

Wenn man mir bitte ein paar gute Ressourcen/Weg vorschlagen kann, um zu versuchen und zu beginnen, wäre es eine große Hilfe auch.

was ich derzeit über grundlegendes maschinelles Lernen überwachtes Trainingskonzept weiß und um grundlegende OCR-Operationen in Tessaract OCR durchzuführen.

Answer 1

Es scheint, dass Tessaract standardmäßig einen adaptiven Klassifikator verwendet. Check this out für ein gutes Buch:

https://github.com/tesseract-ocr/docs/blob/master/tesseracticdar2007.pdf

gibt es eine Option zu sein scheint „Cube-Modus“, wo es um die Verwendung NNs für das Lernsystem schaltet anstelle des adaptiven Sichter (https://code.google.com/p/tesseract-ocr-extradocs/wiki/Cube). Mehr Infos über adaptive Klassifikatoren:

http://www.cs.indiana.edu/~rawlins/website/adaptivity/information-helper.html

Auch im Zusammenhang sehr eng ist ein Learning Classifier System:

http://en.wikipedia.org/wiki/Learning_classifier_system

Auch Ihre Terminologie der "Ausbildung" ist sehr eng. Training ist, wie Sie dem Mustererkennungssystem oder dem Lernsystem beibringen, welche Antworten es bestimmten Eingabesätzen geben soll. Dann verwendet es Ähnlichkeiten, wenn es unbekannte Daten trifft, um die neuen Daten zu klassifizieren. Maschinelles Lernen ist meiner Meinung nach eines der coolsten Felder, die es gibt (wahrscheinlich voreingenommene Meinung, aber was auch immer!), Mach weiter so! Sie sind der Meta-Lerner: Lernen, wie man eine Maschine lernt! Cooles Zeug!