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出版者:Cambridge University Press

作者:Douglas Quadling

出品人:

页数:410

译者:

出版时间:2005-1-27

价格:USD 27.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780521548977

丛书系列:

图书标签:

• OCR
• Mathematics
• Core
• Core 3, Core 4, OCR, A-Level, Mathematics, Revision, Exam Preparation, Textbook, Further Maths, Practice Questions

《Core 3 and 4 for OCR》—— 深入探索核心计算概念与实际应用 本书旨在为读者提供坚实的计算基础，特别关注OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）领域的核心原理和关键技术。通过系统性的讲解和丰富的案例分析，本书将带领您全面理解计算思维的构建，以及如何将这些抽象的概念转化为解决实际问题的强大工具。 第一部分：计算思维与算法基础 本部分将从计算思维的本质出发，剖析其在解决复杂问题中的重要性。您将学习如何将现实世界的问题分解为一系列可执行的计算步骤，并掌握设计高效算法的关键原则。 算法的逻辑与表达： 算法的定义与特性： 深入理解算法的五个基本特征：有限性、确定性、可行性、输入和输出。我们将探讨算法不仅仅是计算机程序，更是解决问题的逻辑流程。 算法表示方法： 学习多种描述算法的方式，包括自然语言、流程图、伪代码。我们将详细讲解流程图的符号和绘制规则，以及伪代码的通用语法，帮助您清晰地表达算法思路。 流程图的构建与分析： 通过实例演示如何使用流程图来表示顺序、选择（条件判断）、循环（重复执行）等基本控制结构。我们将重点分析不同流程图的优缺点，以及如何选择最适合的表示方式。 伪代码的实践： 学习编写清晰、易于理解的伪代码，这是一种介于自然语言和具体编程语言之间的描述方式。我们将通过一系列练习，让您熟练掌握伪代码的编写技巧，为后续的编程实践打下基础。 算法的效率评估： 介绍衡量算法效率的关键指标，如时间复杂度和空间复杂度。我们将学习如何使用大O符号来分析算法的性能，理解不同算法在处理大量数据时的差异，并初步接触贪心算法、分治算法等基本算法设计范式。 数据结构与组织： 数据的表示： 探索不同类型的数据如何在计算机中被表示和存储，包括基本数据类型（整数、浮点数、布尔值、字符）和复合数据类型。 数组的运用： 详细讲解数组作为最基本的数据结构，如何用于存储同类型的数据集合。我们将学习数组的声明、初始化、访问元素以及常见的数组操作，如查找、排序、插入和删除。 列表与集合： 介绍列表（List）和集合（Set）等更灵活的数据结构，理解它们与数组的区别，以及在何种场景下更适合使用它们。我们将探讨列表的动态大小特性和集合的唯一性原则。 栈与队列： 深入学习栈（Stack）和队列（Queue）这两种重要的线性数据结构。我们将通过实际应用场景，如函数调用栈、浏览器历史记录、任务调度等，来理解它们的LIFO（后进先出）和FIFO（先进先出）工作原理，以及在解决特定问题时的优势。 树状结构： 初步接触树（Tree）这一非线性数据结构，理解其节点、根、父节点、子节点、叶子节点等基本概念。我们将简要介绍二叉树等常见树结构，并暗示它们在信息组织和检索中的巨大潜力。 第二部分：OCR核心技术与应用 本部分将聚焦于OCR技术，深入剖析其核心的实现步骤和关键算法，并探讨其在现代社会中的广泛应用。 OCR技术概述： OCR的定义与历史： 回顾OCR技术的发展历程，从早期的简单字符识别到如今复杂文档处理的演变。我们将讨论OCR在信息数字化、自动化办公等领域的重要意义。 OCR工作流程： 详细解析OCR技术的完整处理流程，包括图像预处理、版面分析、文本区域定位、字符分割、特征提取、模式识别和后处理等关键阶段。 图像预处理技术： 图像增强： 学习如何通过调整图像的对比度、亮度，以及使用滤波器（如高斯滤波、中值滤波）来消除噪声、锐化图像，为后续识别奠定良好基础。 二值化处理： 掌握将灰度图像转换为黑白图像的方法，如Otsu's方法、自适应阈值等，突出文本区域，抑制背景干扰。 倾斜校正与去噪： 学习如何检测并纠正图像的倾斜角度，以及使用形态学操作（如腐蚀、膨胀）来去除小的噪声点和连接断开的字符部分。 版面分析与文本定位： 版面结构分析： 讲解如何识别文档中的不同区域，如文本块、图像、表格等。我们将探讨基于投影、连通组件分析等方法的版面分析技术。 文本行与字符定位： 学习如何准确地将文本区域划分为文本行，并进一步将文本行分割为单个字符。我们将介绍基于规则、机器学习的字符定位算法。 字符识别的核心： 特征提取： 探索从单个字符图像中提取能够代表其形态和结构的特征。我们将介绍像素点特征、轮廓特征、骨架特征以及一些高级特征描述方法。 模式识别方法： 深入学习用于匹配提取特征与已知字符模式的识别算法。我们将重点介绍： 模板匹配： 理解基于预定义字符模板进行比对的识别方法，以及其优缺点。 统计模式识别： 学习基于统计模型（如贝叶斯分类器、支持向量机SVM）的识别技术，理解如何利用大量样本数据训练分类器。 神经网络与深度学习： 介绍神经网络在OCR领域的应用，特别是卷积神经网络（CNN）在图像特征学习和分类中的强大能力。我们将简要阐述深度学习模型如何自动学习更鲁棒的特征，从而显著提高识别精度。 字典与语言模型： 讲解如何利用字典查询和语言模型来纠正识别错误，提高整体识别准确率。我们将讨论N-gram模型等统计语言模型在文本纠错中的作用。 OCR的后处理与应用： 纠错与校对： 学习如何结合字典、语法规则和上下文信息来对OCR输出的文本进行校对和修正。 OCR技术应用场景： 广泛探讨OCR技术在各个领域的实际应用，包括： 文档数字化与信息提取： 将纸质文件扫描成电子文本，用于档案管理、知识库构建。 自动化数据录入： 自动识别表格、发票、证件等信息，减少人工录入。 智能检索与搜索： 对扫描的文档内容进行索引，实现全文搜索。 语音合成与辅助技术： 将识别的文本转换为语音，帮助视障人士阅读。 自动驾驶与图像识别： 识别交通标志、车牌等。 OCR的挑战与发展趋势： 讨论OCR技术在处理低质量图像、复杂排版、多语言混合文本等方面的挑战，并展望未来发展方向，如端到端OCR、跨语言OCR等。 通过学习本书，您将不仅掌握计算科学的核心概念，更能深入理解OCR这一极具实用价值的技术，并能将其应用于解决实际问题，为您的学习和职业生涯奠定坚实的基础。

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《Core 3 and 4 for OCR》这个书名，瞬间触动了我作为一名OCR技术研究者的心弦。在经历了多年对OCR技术的学习和实践后，我越来越感觉到，要真正掌握OCR，必须深入理解其核心算法和关键技术。我一直在寻找一本能够系统性地梳理OCR各个环节，并对其中的难点和重点进行深度解析的书籍。我期望这本书能从图像预处理开始，详细讲解如何有效地应对各种复杂的图像质量问题，如噪声、模糊、光照不均等，以及这些预处理技术对后续识别精度的影响。在文本行定位和字符分割方面，我希望看到更鲁棒、更通用的算法，能够应对各种复杂的版式和文本布局。而对于核心的字符识别部分，我希望书中能够详细介绍主流的深度学习模型，并对其原理、结构、训练策略以及优化技巧进行深入的讲解。我特别关注书中是否会涉及一些针对特定应用场景（如表格识别、手写体识别、古籍识别等）的优化方法，以及如何利用迁移学习、数据增强等技术来提升模型的性能。这本书的“Core”字样，让我看到了它试图抓住OCR技术的精髓，希望能真正帮助我建立起对OCR底层技术坚实的认知基础，并能够指导我进行更深入的研究和开发。

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作为一名对OCR技术抱有深厚研究兴趣的开发者，当看到《Core 3 and 3 for OCR》这个书名时，我的内心涌起了一股强烈的学习欲望。OCR技术博大精深，而“Core 3 and 4”的字样，无疑预示着这本书将深入探讨OCR领域中的关键核心技术，甚至可能是那些最为前沿和复杂的部分。我一直在寻找一本能够系统性地梳理OCR发展脉络，并对其核心算法原理进行深度讲解的书籍。例如，在图像预处理方面，如何有效地处理低质量图像、噪声、以及复杂的背景干扰，一直是OCR应用中的一大挑战。我希望这本书能够提供关于这些问题的深入分析和实用的解决方案。在文本区域的定位和识别方面，如何利用先进的计算机视觉和机器学习技术，实现高精度、高效率的文本检测和字符识别，是OCR技术的重中之重。我尤其期待书中能够详细介绍目前主流的OCR模型，如基于深度学习的端到端模型，并对其原理、结构、训练方法以及优化策略进行深入的阐述。此外，对于表格、发票、证件等复杂文档的OCR识别，如何处理其中的结构化信息，也是我非常感兴趣的方面。我相信，通过阅读《Core 3 and 4 for OCR》，我能够更深入地理解OCR技术的精髓，并将其应用于更广泛的实际场景中，解决更多复杂的问题。

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《Core 3 and 4 for OCR》这个名字，如同为我指明了一盏明灯，尤其是在我深入探索OCR技术过程中，常常会感到理论与实践之间的鸿沟，以及在面对各种复杂场景时，对底层算法的理解不足。我对于OCR的理解，早已超越了简单的文档扫描，而是希望能够构建一套能够处理各种挑战性输入的OCR系统，这包括了古籍、手写体、低分辨率图像、以及复杂版式文档等。因此，我非常期待这本书能够深入剖析OCR流程中的关键技术节点，比如图像的预处理，如何有效去除噪声、纠正倾斜、以及优化对比度，以提升后续识别的准确性。在文本行定位方面，我希望看到更先进的算法，能够应对各种非线性的文本排列方式。而字符识别部分，无论是传统的特征提取方法，还是当下流行的深度学习模型（如CTC、Attention机制、Transformer等），我都希望能得到详尽的理论解释和代码层面的示例。我尤其关注书中关于如何处理罕见字符、多语言混合识别、以及低资源场景下的OCR优化策略。这本书的“Core”字样，让我看到了对OCR核心技术栈的系统性梳理，它能否帮助我真正理解OCR的“黑箱”，并能够根据实际需求进行定制化开发，是我最期待的。

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拿到《Core 3 and 4 for OCR》这本书，我第一眼就被其沉甸甸的分量和扎实的标题所吸引。作为一名在图像处理领域摸爬滚打多年的工程师，深知OCR并非简单的“扫描一扫就出字”，其背后蕴含着一系列精巧的算法和复杂的工程实现。我对OCR的理解，早已从最初的简单文字识别，拓展到对表格、版式、手写体，乃至古籍的识别与理解。因此，我对这本书的期望，在于它能否真正触及OCR的“核心”，特别是“Core 3 and 4”所代表的可能是更高级、更具挑战性的技术范畴。我希望能在这本书中找到对OCR pipeline中关键模块的深度解析，比如在图像预处理阶段，如何有效地进行降噪、倾斜校正、二值化等操作，以及这些操作对后续识别精度的影响。同样，在文本行检测和字符分割方面，我希望看到更加鲁棒和高效的算法介绍，以及它们是如何应对不同字体、字号、排版和图像质量的。当然，最核心的识别部分，无论是传统的特征匹配方法，还是近年来大放异彩的深度学习模型（如CNN-RNN-CTC、Transformer等），我都希望得到详尽的阐述，包括它们的原理、优缺点、以及在实际应用中的调优技巧。我更看重的是书中对这些技术的理论推导和数学原理的清晰讲解，而非仅仅停留在API的调用层面。只有深入理解其内在机理，才能在面对复杂问题时，游刃有余地进行创新和优化，从而在OCR技术领域真正做到“核心”掌握。

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拿到《Core 3 and 4 for OCR》这本书，我仿佛看到了一把能够打开OCR技术深度之门的钥匙。作为一名在人工智能领域探索多年的研究者，OCR一直是我关注的重点之一。然而，我对OCR的理解，早已超越了对简单文档的识别，而是希望能够深入探究其背后复杂的算法逻辑和精巧的工程实现。我尤其关注“Core 3 and 4”所代表的，可能是OCR技术中最为关键、最核心的几个部分。我希望在这本书中，能够找到关于图像预处理的详尽介绍，特别是如何处理各种复杂场景下的图像质量问题，例如低分辨率、噪声、透视畸变等，以及这些处理步骤如何对后续的识别结果产生关键影响。在文本定位和字符分割方面，我期待能看到更先进、更鲁棒的算法，能够应对各种复杂的版式、手写体以及非标准排列的文本。而对于核心的字符识别部分，我希望能深入理解当前主流的深度学习模型，例如CNN、RNN、CTC、Transformer等，并掌握它们的原理、优缺点、以及在实际应用中的调优技巧。这本书能否为我提供关于OCR技术发展趋势的洞察，以及在不同应用场景下如何选择和优化OCR方案的指导，是我非常期待的。

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《Core 3 and 4 for OCR》这个书名，直击我作为一名OCR技术应用者的痛点。在实际工作中，我常常需要处理各种不同类型的文档，从清晰的印刷体到模糊的扫描件，再到复杂的表格和手写体。我深知，想要获得高质量的OCR结果，必须深入理解OCR的底层原理和核心算法。因此，我非常期待这本书能够为我提供一个系统性的OCR技术框架，并详细解析其中“Core 3 and 4”所代表的关键技术。我希望书中能够深入讲解图像预处理的各种方法，例如噪声去除、二值化、倾斜校正等，以及这些方法如何影响识别的准确性。在文本行定位和字符分割方面，我希望能看到能够处理复杂版式、多方向文本的先进算法。而最核心的字符识别环节，我希望能得到关于各种识别模型的详细介绍，包括它们的原理、优缺点、以及在实际应用中的调优策略。我尤其关注书中是否会提供针对特定场景（如表格、发票、证件等）的OCR解决方案，以及如何通过后处理技术来进一步提升识别的准确性和可用性。这本书能否帮助我真正掌握OCR的核心技术，并能够独立解决各种复杂的OCR问题，是我最大的期待。

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《Core 3 and 4 for OCR》这个书名，立刻激起了我对OCR底层技术原理的好奇心。在实际的项目开发中，我常常会遇到各种棘手的OCR问题，比如在处理扫描质量不高、存在噪点、光照不均、甚至是多语言混合的文档时，现有的通用OCR引擎往往难以达到理想的识别精度。这驱使我深入探究OCR技术本身的奥秘，尤其是那些能够决定最终识别效果的关键环节。我希望这本书能为我揭示OCR从图像输入到文本输出的完整技术链条，并且能够对每一个环节中的核心算法进行深入剖析。具体而言，我期待书中能够详细讲解图像预处理的各种技术，以及它们如何影响后续的特征提取和模型识别。例如，对于文字区域的定位，是否有更先进的算法能够处理复杂的背景和多层嵌套的文本结构？在字符识别方面，除了常见的深度学习模型，是否还有其他创新的方法可以提高对模糊、残缺字符的识别能力？我尤其关心书中是否会介绍一些针对特定场景（如表格识别、手写体识别）的优化策略，以及如何结合自然语言处理技术来提高OCR结果的准确性和可用性。作为一名追求极致性能的开发者，我对那些能够显著提升OCR效率和鲁棒性的技术细节充满渴望，并希望通过这本书，能够将OCR技术真正做到“核心”掌握，从而在我的项目中实现更卓越的成果。

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这本书的名字听起来就很直接，直指OCR（光学字符识别）领域的核心内容，尤其强调了“Core 3 and 4”。作为一名正在深入研究OCR技术，并且对OCR的进阶应用有着浓厚兴趣的读者，我一直试图寻找一本能够系统性地梳理并深入讲解OCR核心算法和相关实践的书籍。市场上关于OCR的书籍并不少，但很多都偏向于基础入门，或者过于侧重某个特定领域，而缺乏对整个OCR流程中关键技术点的深度剖析。尤其是在处理复杂文档、低质量图像、或者需要高精度识别的场景下，对底层算法的理解至关重要。我期望通过阅读《Core 3 and 4 for OCR》，能够获得关于OCR模型构建、特征提取、文本定位、字符识别、后处理等各个环节的详尽解释。我尤其关注的是书中对于不同OCR算法的比较分析，以及在实际应用中如何根据具体场景选择最优解决方案的指导。此外，我对书中可能涉及到的关于深度学习在OCR领域最新进展的介绍也充满期待，比如Transformer在文本识别中的应用，以及如何利用迁移学习和数据增强来提升模型在特定领域的性能。作为一名需要不断更新技术栈的开发者，一本能够提供扎实理论基础和实践指导的书籍，对我来说是极其宝贵的财富，它能帮助我更快地掌握OCR的核心技术，并在实际项目中取得突破。我希望这本书能够成为我学习和工作中的得力助手，带领我进入OCR技术的更深层次探索。

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当我看到《Core 3 and 4 for OCR》这个书名时，我立即联想到OCR技术领域那些最核心、最基础，也是最关键的组成部分。作为一名长期从事计算机视觉和机器学习研究的开发者，我深知OCR的成功与否，很大程度上取决于其底层算法的健壮性和效率。因此，我希望这本书能够为我提供一个深入的、系统性的OCR技术框架，并且详细解析其中“Core 3 and 4”所代表的关键技术。我渴望在这本书中找到关于图像预处理的详尽论述，例如如何有效地处理各种噪声、低对比度、光照不均等问题，以及这些预处理步骤对整体识别性能的影响。在文本区域的定位和分割方面，我希望看到能够应对复杂版式、倾斜、弯曲文本的先进算法。而最核心的字符识别环节，我希望能够深入理解各种模型的原理，包括传统方法（如HMM）和现代深度学习方法（如CNN、RNN、LSTM、Transformer等），以及它们各自的优缺点和适用场景。此外，我特别关注书中是否会涉及OCR的后处理技术，例如语言模型、字典匹配等，以及如何将这些技术与识别结果相结合，进一步提高整体的准确性。我希望这本书能够成为我理解OCR核心算法的基石，并为我进行更深入的研究和开发提供强有力的支持。

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当我看到《Core 3 and 4 for OCR》这个书名时，我的大脑立刻被OCR技术的深层奥秘所吸引。作为一名致力于在图像识别领域取得突破的研究者，我深知OCR技术并非简单的API调用，而是由一系列复杂而精巧的算法组成的工程化系统。我之所以对这本书名如此关注，是因为“Core 3 and 4”暗示了它将深入探讨OCR技术栈中至关重要的、甚至可以说是最核心的部分。我希望这本书能够为我提供一个关于OCR系统整体架构的清晰认识，并在此基础上，深入剖析图像预处理、文本区域定位、字符分割、以及最终的字符识别等关键环节所使用的核心算法。我尤其期待书中能够详细阐述各种深度学习模型在OCR中的应用，例如卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的优势，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在序列建模中的作用，以及CTC（Connectionist Temporal Classification）和Attention机制如何解决文本识别中的对齐问题。此外，对于表格、手写体、以及包含特殊符号或复杂版式的文档，我希望能看到书中提供更加精细化的处理策略和算法。这本书能否帮助我深入理解OCR技术的“内功”，从而在自己的研究和开发项目中实现更高效、更精确的OCR解决方案，是我最为期待的。

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非常有用的书。

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2005

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