TEXT RECOGNITION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE
FIELD: physics.SUBSTANCE: invention relates to systems and methods of character recognition using artificial intelligence. Such a result is achieved due to that the method includes obtaining a text image, wherein the text on the image contains one or more words in one or more sentences; obtaining a...
Gespeichert in:
Hauptverfasser: | , , , |
---|---|
Format: | Patent |
Sprache: | eng ; rus |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext bestellen |
Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
container_end_page | |
---|---|
container_issue | |
container_start_page | |
container_title | |
container_volume | |
creator | Orlov Nikita Konstantinovich Anisimovich Konstantin Vladimirovich Davletshin Azat Ajdarovich Rybkin Vladimir Yurevich |
description | FIELD: physics.SUBSTANCE: invention relates to systems and methods of character recognition using artificial intelligence. Such a result is achieved due to that the method includes obtaining a text image, wherein the text on the image contains one or more words in one or more sentences; obtaining a text image as first initial data for a set of trained models of machine learning, storing information on compatibility of words and frequency of their combined use in real sentences; obtaining one or more final output data from a set of trained machine learning models, as well as extracting from one or more final output data of one or more assumed sentences from text on an image. Each of one or more assumed sentences contains possible sequences of words.EFFECT: high efficiency of recognizing text by using a set of models of machine learning, which enable analysis of context of words of text on an image with high quality.21 cl, 27 dwg
Изобретение относится к системам и способам распознавания символов с использованием искусственного интеллекта. Технический результат заключается в повышении эффективности распознавания текста за счет использования набора моделей машинного обучения, позволяющих осуществлять анализ контекста слов текста на изображении с высоким качеством. Такой результат достигается благодаря тому, что способ включает получение изображения текста, при этом текст на изображении содержит одно или более слов в одном или более предложениях; получение изображения текста в качестве первых исходных данных для набора обученных моделей машинного обучения, хранящего информацию о сочетаемости слов и частотности их совместного употребления в реальных предложениях; получение одного или более конечных выходных данных от набора обученных моделей машинного обучения, а также извлечение из одного или более конечных выходных данных одного или более предполагаемых предложений из текста на изображении. Каждое из одного или более предполагаемых предложений содержит вероятные последовательности слов. 4 н. и 17 з.п. ф-лы, 27 ил. |
format | Patent |
fullrecord | <record><control><sourceid>epo_EVB</sourceid><recordid>TN_cdi_epo_espacenet_RU2691214C1</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><sourcerecordid>RU2691214C1</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-epo_espacenet_RU2691214C13</originalsourceid><addsrcrecordid>eNrjZNALcY0IUQhydfZ39_MM8fT3UwgN9vRzV3AMCvF083T2dPRR8PQLcfXx8XR39XN25WFgTUvMKU7lhdLcDApuriHOHrqpBfnxqcUFicmpeakl8UGhRmaWhkaGJs6GxkQoAQC3MCWu</addsrcrecordid><sourcetype>Open Access Repository</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>patent</recordtype></control><display><type>patent</type><title>TEXT RECOGNITION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE</title><source>esp@cenet</source><creator>Orlov Nikita Konstantinovich ; Anisimovich Konstantin Vladimirovich ; Davletshin Azat Ajdarovich ; Rybkin Vladimir Yurevich</creator><creatorcontrib>Orlov Nikita Konstantinovich ; Anisimovich Konstantin Vladimirovich ; Davletshin Azat Ajdarovich ; Rybkin Vladimir Yurevich</creatorcontrib><description>FIELD: physics.SUBSTANCE: invention relates to systems and methods of character recognition using artificial intelligence. Such a result is achieved due to that the method includes obtaining a text image, wherein the text on the image contains one or more words in one or more sentences; obtaining a text image as first initial data for a set of trained models of machine learning, storing information on compatibility of words and frequency of their combined use in real sentences; obtaining one or more final output data from a set of trained machine learning models, as well as extracting from one or more final output data of one or more assumed sentences from text on an image. Each of one or more assumed sentences contains possible sequences of words.EFFECT: high efficiency of recognizing text by using a set of models of machine learning, which enable analysis of context of words of text on an image with high quality.21 cl, 27 dwg
Изобретение относится к системам и способам распознавания символов с использованием искусственного интеллекта. Технический результат заключается в повышении эффективности распознавания текста за счет использования набора моделей машинного обучения, позволяющих осуществлять анализ контекста слов текста на изображении с высоким качеством. Такой результат достигается благодаря тому, что способ включает получение изображения текста, при этом текст на изображении содержит одно или более слов в одном или более предложениях; получение изображения текста в качестве первых исходных данных для набора обученных моделей машинного обучения, хранящего информацию о сочетаемости слов и частотности их совместного употребления в реальных предложениях; получение одного или более конечных выходных данных от набора обученных моделей машинного обучения, а также извлечение из одного или более конечных выходных данных одного или более предполагаемых предложений из текста на изображении. Каждое из одного или более предполагаемых предложений содержит вероятные последовательности слов. 4 н. и 17 з.п. ф-лы, 27 ил.</description><language>eng ; rus</language><subject>CALCULATING ; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS ; COMPUTING ; COUNTING ; PHYSICS</subject><creationdate>2019</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20190611&DB=EPODOC&CC=RU&NR=2691214C1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,780,885,25562,76317</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20190611&DB=EPODOC&CC=RU&NR=2691214C1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>Orlov Nikita Konstantinovich</creatorcontrib><creatorcontrib>Anisimovich Konstantin Vladimirovich</creatorcontrib><creatorcontrib>Davletshin Azat Ajdarovich</creatorcontrib><creatorcontrib>Rybkin Vladimir Yurevich</creatorcontrib><title>TEXT RECOGNITION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE</title><description>FIELD: physics.SUBSTANCE: invention relates to systems and methods of character recognition using artificial intelligence. Such a result is achieved due to that the method includes obtaining a text image, wherein the text on the image contains one or more words in one or more sentences; obtaining a text image as first initial data for a set of trained models of machine learning, storing information on compatibility of words and frequency of their combined use in real sentences; obtaining one or more final output data from a set of trained machine learning models, as well as extracting from one or more final output data of one or more assumed sentences from text on an image. Each of one or more assumed sentences contains possible sequences of words.EFFECT: high efficiency of recognizing text by using a set of models of machine learning, which enable analysis of context of words of text on an image with high quality.21 cl, 27 dwg
Изобретение относится к системам и способам распознавания символов с использованием искусственного интеллекта. Технический результат заключается в повышении эффективности распознавания текста за счет использования набора моделей машинного обучения, позволяющих осуществлять анализ контекста слов текста на изображении с высоким качеством. Такой результат достигается благодаря тому, что способ включает получение изображения текста, при этом текст на изображении содержит одно или более слов в одном или более предложениях; получение изображения текста в качестве первых исходных данных для набора обученных моделей машинного обучения, хранящего информацию о сочетаемости слов и частотности их совместного употребления в реальных предложениях; получение одного или более конечных выходных данных от набора обученных моделей машинного обучения, а также извлечение из одного или более конечных выходных данных одного или более предполагаемых предложений из текста на изображении. Каждое из одного или более предполагаемых предложений содержит вероятные последовательности слов. 4 н. и 17 з.п. ф-лы, 27 ил.</description><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>PHYSICS</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2019</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNrjZNALcY0IUQhydfZ39_MM8fT3UwgN9vRzV3AMCvF083T2dPRR8PQLcfXx8XR39XN25WFgTUvMKU7lhdLcDApuriHOHrqpBfnxqcUFicmpeakl8UGhRmaWhkaGJs6GxkQoAQC3MCWu</recordid><startdate>20190611</startdate><enddate>20190611</enddate><creator>Orlov Nikita Konstantinovich</creator><creator>Anisimovich Konstantin Vladimirovich</creator><creator>Davletshin Azat Ajdarovich</creator><creator>Rybkin Vladimir Yurevich</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20190611</creationdate><title>TEXT RECOGNITION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE</title><author>Orlov Nikita Konstantinovich ; Anisimovich Konstantin Vladimirovich ; Davletshin Azat Ajdarovich ; Rybkin Vladimir Yurevich</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_RU2691214C13</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>eng ; rus</language><creationdate>2019</creationdate><topic>CALCULATING</topic><topic>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>PHYSICS</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>Orlov Nikita Konstantinovich</creatorcontrib><creatorcontrib>Anisimovich Konstantin Vladimirovich</creatorcontrib><creatorcontrib>Davletshin Azat Ajdarovich</creatorcontrib><creatorcontrib>Rybkin Vladimir Yurevich</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>Orlov Nikita Konstantinovich</au><au>Anisimovich Konstantin Vladimirovich</au><au>Davletshin Azat Ajdarovich</au><au>Rybkin Vladimir Yurevich</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>TEXT RECOGNITION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE</title><date>2019-06-11</date><risdate>2019</risdate><abstract>FIELD: physics.SUBSTANCE: invention relates to systems and methods of character recognition using artificial intelligence. Such a result is achieved due to that the method includes obtaining a text image, wherein the text on the image contains one or more words in one or more sentences; obtaining a text image as first initial data for a set of trained models of machine learning, storing information on compatibility of words and frequency of their combined use in real sentences; obtaining one or more final output data from a set of trained machine learning models, as well as extracting from one or more final output data of one or more assumed sentences from text on an image. Each of one or more assumed sentences contains possible sequences of words.EFFECT: high efficiency of recognizing text by using a set of models of machine learning, which enable analysis of context of words of text on an image with high quality.21 cl, 27 dwg
Изобретение относится к системам и способам распознавания символов с использованием искусственного интеллекта. Технический результат заключается в повышении эффективности распознавания текста за счет использования набора моделей машинного обучения, позволяющих осуществлять анализ контекста слов текста на изображении с высоким качеством. Такой результат достигается благодаря тому, что способ включает получение изображения текста, при этом текст на изображении содержит одно или более слов в одном или более предложениях; получение изображения текста в качестве первых исходных данных для набора обученных моделей машинного обучения, хранящего информацию о сочетаемости слов и частотности их совместного употребления в реальных предложениях; получение одного или более конечных выходных данных от набора обученных моделей машинного обучения, а также извлечение из одного или более конечных выходных данных одного или более предполагаемых предложений из текста на изображении. Каждое из одного или более предполагаемых предложений содержит вероятные последовательности слов. 4 н. и 17 з.п. ф-лы, 27 ил.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
fulltext | fulltext_linktorsrc |
identifier | |
ispartof | |
issn | |
language | eng ; rus |
recordid | cdi_epo_espacenet_RU2691214C1 |
source | esp@cenet |
subjects | CALCULATING COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS COMPUTING COUNTING PHYSICS |
title | TEXT RECOGNITION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE |
url | https://sfx.bib-bvb.de/sfx_tum?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2025-01-09T19%3A23%3A33IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-epo_EVB&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:patent&rft.genre=patent&rft.au=Orlov%20Nikita%20Konstantinovich&rft.date=2019-06-11&rft_id=info:doi/&rft_dat=%3Cepo_EVB%3ERU2691214C1%3C/epo_EVB%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&disable_directlink=true&sfx.directlink=off&sfx.report_link=0&rft_id=info:oai/&rft_id=info:pmid/&rfr_iscdi=true |