| Версія | 1.0 |
|---|---|
| Выдавец | Luigi Rosa |
| Дата выпуску | 19 ліс 2012 г. |
| Дата дададзена | 19 ліс 2012 г. |
| Патрабаванні да ОС | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Патрабаванні | Matlab |
| Усяго загрузак | 691 |
| Загрузкі ў тыдзень | 1 |
| Кошт | Free |
Апісанне
Аптычнае распазнаванне сімвалаў (OCR) - гэта пераклад аптычна адсканаваных растравых малюнкаў друкаваных або напісаных сімвалаў тэксту ў коды сімвалаў, такія як ASCII. Гэта эфектыўны спосаб ператварыць папяровыя матэрыялы ў файлы даных, якія можна рэдагаваць і іншым чынам маніпуляваць на камп'ютары. Гэта тэхналогія, якая даўно выкарыстоўваецца бібліятэкамі і дзяржаўнымі ўстановамі для хуткага доступу да доўгіх дакументаў у электронным выглядзе. Дасягненні ў галіне OCR тэхналогіі падштурхнулі яе ўсё большае выкарыстанне на прадпрыемствах. Для многіх задач уводу дакументаў OCR з'яўляецца найбольш эканамічна эфектыўным і хуткім даступным метадам. І кожны год гэтая тэхналогія вызваляе гектары месца для захоўвання, калісьці аддадзеных пад шафы і скрыні, поўныя папяровых дакументаў. Перш чым можна будзе выкарыстоўваць OCR, зыходны матэрыял павінен быць адсканаваны з дапамогай аптычнага сканера (а часам і спецыялізаванай платы ў ПК), каб прачытаць старонку ў выглядзе растравага малюнка (шаблон з кропак). Таксама патрабуецца праграмнае забеспячэнне для распазнавання малюнкаў.
Наш праграмны пакет прапануе вырашыць класіфікацыю ізаляваных рукапісных знакаў і лічбаў з набору дадзеных сімвалаў пяра UJI з дапамогай нейронавых сетак. Дадзеныя складаюцца з узораў з 26 знакаў і 10 лічбаў, напісаных 11 аўтарамі на планшэтным ПК. Сімвалы (у стандартным фармаце UNIPEN) пішуцца як у верхнім, так і ў малым рэгістры, і існуе цэлых два наборы сімвалаў для кожнага аўтара. Такім чынам, выхад павінен быць у адным з 35 класаў. Канчатковая мэта складаецца ў тым, каб стварыць незалежную ад пісьменніка мадэль для кожнага персанажа.
Выбар каштоўных прыкмет мае вырашальнае значэнне ў распазнаванні сімвалаў, таму прыняты новы і значны набор прыкмет, Уніформныя дыферэнцыяльныя нармалізаваныя каардынаты (UDNC), уведзены К. Аджэлам. Паказана, што гэтыя функцыі паляпшаюць хуткасць распазнавання з дапамогай простых алгарытмаў класіфікацыі, каб яны выкарыстоўваліся для навучання нейроннай сеткі і праверкі яе прадукцыйнасці на наборы дадзеных сімвалаў ручкі UJI.
Тэрміны паказальніка: Matlab, зыходны код, код, ocr, аптычнае распазнаванне сімвалаў, адсканаваны тэкст, напісаны тэкст, ASCII, ізаляваны сімвал.
