| Phiên bản | 1.0 |
|---|---|
| Nhà xuất bản | Luigi Rosa |
| Ngày phát hành | 19 thg 11, 2012 |
| Ngày thêm | 19 thg 11, 2012 |
| Yêu cầu Os | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Yêu cầu | Matlab |
| Tổng số lượt tải xuống | 691 |
| Tải xuống mỗi tuần | 1 |
| Giá bán | Free |
Sự miêu tả
Nhận dạng ký tự quang học (OCR) là bản dịch các bitmap được quét quang học của các ký tự văn bản được in hoặc viết thành mã ký tự, chẳng hạn như ASCII. Đây là một cách hiệu quả để biến các tài liệu bản cứng thành các tệp dữ liệu có thể được chỉnh sửa và thao tác trên máy tính. Đây là công nghệ đã được các thư viện và cơ quan chính phủ sử dụng từ lâu để làm cho các tài liệu dài dòng nhanh chóng có sẵn dưới dạng điện tử. Những tiến bộ trong công nghệ OCR đã thúc đẩy việc sử dụng nó ngày càng nhiều bởi các doanh nghiệp. Đối với nhiều tác vụ nhập tài liệu, OCR là phương pháp nhanh chóng và hiệu quả nhất hiện có. Và mỗi năm, công nghệ này sẽ giải phóng hàng hecta không gian lưu trữ từng được trao cho các tủ đựng tài liệu và hộp chứa đầy tài liệu giấy. Trước khi có thể sử dụng OCR, tài liệu nguồn phải được quét bằng máy quét quang học (và đôi khi là bảng mạch chuyên dụng trong PC) để đọc trong trang dưới dạng bitmap (dạng chấm). Phần mềm để nhận dạng hình ảnh cũng được yêu cầu.
Gói phần mềm của chúng tôi đề xuất giải quyết việc phân loại các ký tự viết tay và chữ số cô lập của Tập dữ liệu ký tự bút UJI bằng cách sử dụng Mạng thần kinh. Dữ liệu bao gồm các mẫu gồm 26 ký tự và 10 chữ số được viết bởi 11 người viết trên máy tính bảng. Các ký tự (ở định dạng UNIPEN tiêu chuẩn) được viết bằng cả chữ hoa và chữ thường và có cả hai bộ ký tự cho mỗi người viết. Vì vậy, đầu ra phải thuộc một trong 35 lớp. Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một hình mẫu nhà văn độc lập cho mỗi nhân vật.
Việc lựa chọn các tính năng có giá trị là rất quan trọng trong việc nhận dạng ký tự, do đó, một tập hợp các tính năng mới và có ý nghĩa, Tọa độ chuẩn hóa sai khác thống nhất (UDNC), được giới thiệu bởi C. Agell, đã được thông qua. Các tính năng này được hiển thị để cải thiện tỷ lệ nhận dạng bằng cách sử dụng các thuật toán phân loại đơn giản để chúng được sử dụng để đào tạo Mạng thần kinh và kiểm tra hiệu suất của nó trên Tập dữ liệu ký tự bút UJI.
Điều khoản chỉ mục: Matlab, nguồn, mã, ocr, nhận dạng ký tự quang học, văn bản được quét, văn bản viết, ascii, ký tự biệt lập.
