| Versiune | 1.0 |
|---|---|
| Editor | Luigi Rosa |
| Data eliberării | 19 nov. 2012 |
| Data adaugata | 19 nov. 2012 |
| Cerințele OS | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Cerințe | Matlab |
| Descărcări totale | 691 |
| Descărcări pe săptămână | 1 |
| Preț | Free |
Descriere
Recunoașterea optică a caracterelor (OCR) este traducerea hărților de biți scanate optic ale caracterelor text tipărite sau scrise în coduri de caractere, cum ar fi ASCII. Aceasta este o modalitate eficientă de a transforma materialele pe hârtie în fișiere de date care pot fi editate și manipulate în alt mod pe un computer. Aceasta este tehnologia folosită de mult timp de biblioteci și agenții guvernamentale pentru a face rapid disponibile electronic documentele lungi. Progresele în tehnologia OCR au stimulat utilizarea în creștere a acesteia de către întreprinderi. Pentru multe sarcini de introducere a documentelor, OCR este cea mai rentabilă și rapidă metodă disponibilă. Și în fiecare an, tehnologia eliberează acri de spațiu de depozitare cedați odată pentru dulapuri și cutii pline cu documente pe hârtie. Înainte ca OCR să poată fi utilizat, materialul sursă trebuie scanat folosind un scaner optic (și uneori o placă de circuite specializate în computer) pentru a fi citit în pagină ca bitmap (un model de puncte). De asemenea, este necesar un software pentru recunoașterea imaginilor.
Pachetul nostru software propune rezolvarea clasificării caracterelor și cifrelor scrise de mână izolate ale setului de date UJI Pen Characters folosind rețele neuronale. Datele constau din mostre de 26 de caractere și 10 cifre scrise de 11 scriitori pe o tabletă. Caracterele (în format standard UNIPEN) sunt scrise atât cu litere mari, cât și cu minuscule și există un întreg set de două caractere pentru fiecare scriitor. Deci rezultatul ar trebui să fie într-una dintre cele 35 de clase. Obiectivul final este construirea unui model independent de scriitor pentru fiecare personaj.
Selectarea caracteristicilor valoroase este crucială în recunoașterea caracterelor, prin urmare se adoptă un set nou și semnificativ de caracteristici, Coordonatele Normalizate Diferenţiale Uniforme (UDNC), introduse de C. Agell. Se arată că aceste caracteristici îmbunătățesc rata de recunoaștere folosind algoritmi simpli de clasificare, astfel încât acestea sunt utilizate pentru a antrena o rețea neuronală și a testa performanța acesteia pe setul de date privind caracterele stiloului UJI.
Termeni index: Matlab, sursă, cod, ocr, recunoaștere optică a caracterelor, text scanat, text scris, ascii, caracter izolat.
