Welke modellen voor tekenreeksherkenning (CRNN, TrOCR)?

Stringherkenningsmodellen zoals CRNN en TrOCR worden gebruikt voor optisch tekenherkenning (OCR), vooral wanneer tekst in afbeeldingen of documenten moet worden herkend.

• CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) is een architectuur die convolutionele neurale netwerken (CNN) combineert voor het extraheren van kenmerken uit de afbeelding en recurrente neurale netwerken (RNN) voor het verwerken van sequenties. CRNN is geschikt voor tekstherkenning omdat het rekening houdt met de context van de tekens in de regel. Het wordt meestal gebruikt voor het herkennen van tekst in afbeeldingen met een sequentiële structuur, zoals straatborden of documenten.

• TrOCR (Transformer-gebaseerde OCR) is een modern model gebaseerd op de transformer-architectuur, dat methoden toepast die vergelijkbaar zijn met die in NLP (Natural Language Processing). TrOCR gebruikt een encoder voor het verwerken van de afbeelding en een decoder voor het genereren van tekst, waardoor het efficiënt complexe en diverse lettertypen en stijlen kan herkennen.

Beide modellen lossen de taak op om een afbeelding met tekst om te zetten in een digitale string, maar TrOCR toont meestal betere resultaten op complexe documenten dankzij de kracht van transformers.

Een voorbeeld van het gebruik van CRNN is het herkennen van tekst op een foto van een kenteken, en TrOCR wordt gebruikt om gescande pagina's van boeken of manuscripten te herkennen.