Az optikai karakterfelismerő (OCR) a fordítása optikailag beolvasott bitmap-nyomtatott vagy írott szöveg karaktereket karakter kódok, mint például ASCII. Ez egy hatékony módszer arra, hogy nyomtatott anyagokat adatfájlokat lehet szerkeszteni és egyébként Számítógépen módosított. Ez a technológia hosszú által használt könyvtárak és a kormányzati szervek, hogy hosszú dokumentumok gyors elektronikusan elérhető. Az előleget a OCR technológia ösztönöztek, hogy egyre többen élnek a vállalatok. Sok dokumentum-input feladatokat, OCR a leginkább költség-hatékony és gyors módszer áll rendelkezésre. És minden évben, a technológia felszabadítja hektáros tárhelyet egyszer adott át, fájl szekrények és dobozok tele papíralapú dokumentumokat. Mielőtt OCR lehet használni, a forrásanyag kell beszkennelni egy optikai szkenner (és néha egy speciális áramköri kártya PC) olvasni az oldalon, mint a bitmap (a minta pontok). Software felismerni a képeket is szükség van.
A szoftvercsomag javasolja megoldani a besorolási elszigetelt kézzel írt karakterek és számjegyek a UJI Pen karakterek Data Set segítségével Neural Networks. Az adatok áll minták 26 karakter és 10 számjegy írta 11 író egy tablet PC. A karakterek (standard UNIPEN formátumban) vannak írva mind a nagy- és kisbetűk és van egy egész két sor karakter egy író. Tehát a kimenet legyen az egyik, a 35 osztályok. A végső cél az épület egy író független modell minden karakter.
A válogatott értékes funkciók döntő jellegű elismerést, ezért új és értelmes tulajdonságokkal, Egységes differenciálmű normalizált koordináták (UDNC) által bevezetett C. Agell, elfogadják. Ezek a funkciók bizonyítottan javítja a felismerési arány egyszerű osztályozási algoritmusok ezért használják őket, hogy a vonat a Neural Network és a teljesítmény tesztelése a UJI Pen karakterek Data Set.
Index Feltételek: Matlab, forrás, kód, OCR, optikai karakterfelismerés, szkennelt szöveget, írott szöveg, ASCII, elszigetelt karakter.
követelmények :
Matlab
Hozzászólás nem található