基于机器学习的截图识别翻译应用研究

• 作者: 万武南 何舟桥 张龙坤
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 关键词: 图像截图 文字识别 文字翻译 网络办公 机器学习 模型应用
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 安全模型、算法与编程
• 页码范围: 54-56
• 页数: 3页
• 字数: 3835字
• 语种: 中文

摘要

随着互联网和移动互联网技术的发展,人工智能、大数据、云计算、机器学习的循序渐进的研究和具体应用,也催生出了文字识别和文字翻译的新应用.本文着重分析图像截取、文字识别和文字翻译应用结合研究的现状以及应用前景,并对现有的文字识别算法做简要概述和Tesseract ORC算法做具体分析.图像截取、文字识别和文字翻译应用结合的功能将成为新一代的办公软件和社交软件的基本功能,新的用户体验也必将推动着办公软件和社交软件的革新.本文提出,图像截取、文字识别和文字翻译三种应用结合的基本模型结构,并对该模型结构结合现有的机器学习算法做示例实现,过示例演示对模型结构做具体解释.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万武南	成都信息工程大学网络空间安全学院	27	143	6.0	11.0
2	张龙坤	成都信息工程大学网络空间安全学院	1	0	0.0	0.0
3	何舟桥	成都信息工程大学网络空间安全学院	1	0	0.0	0.0