Optik karakter tanıma (OCR) ASCII gibi karakter kodları içine basılı veya yazılı metin karakterleri optik taranmış bitmapler, bir çevirisidir. Bu düzenlenmiş ve aksi bir bilgisayarda manipüle edilebilir veri dosyalarının içine sert kopya malzemeleri açmak için etkili bir yoldur. Bu, uzun uzun elektronik belgeler hızlı bir şekilde kullanılabilir hale getirmek için kütüphaneler ve devlet kurumları tarafından kullanılan bir teknolojidir. OCR teknolojisindeki ilerlemeler işletmeler tarafından kullanımının artmasıyla kışkırttı. Birçok belge girdi görevler için, OCR en maliyet-etkin ve hızlı bir yöntem kullanılabilir. Ve her yıl, teknoloji kez dosya dolapları ve kağıt belgelerin tam kutuları üzerine verilen depolama alanı dönümlük serbest bırakır. OCR kullanılmadan önce, kaynak bitmap (nokta desen) olarak sayfada okumak için (ve bazen PC uzmanlaşmış bir devre kartı) bir optik tarayıcı kullanılarak taranmalıdır. Görüntüleri tanımak için Yazılım ayrıca gereklidir.
Bizim yazılım paketi izole el yazısı karakterler ve Sinir Ağları kullanarak UJI Kalem Karakterler Veri Seti basamak sınıflandırmasını çözmek için önermektedir. veri bir tablet PC'de 11 yazar tarafından yazılmış 26 karakter ve 10 haneli örneklerinin oluşur. (standart UNIPEN formatında) karakterleri, üst ve alt durumda hem yazılı ve yazar başına karakter bir bütün iki set vardır. Yani çıkış 35 sınıflardan biri olmalıdır. Nihai hedef, her karakter için bir yazar bağımsız bir model inşa ediyor.
değerli özellikler seçimi dolayısıyla, özellikleri yeni ve anlamlı bir dizi karakter tanıma çok önemlidir, C. Agell tarafından tanıtıldı Düzgün Diferansiyel Normalize Koordinatlar (UDNC), kabul edilir. Bu özellikler bir Sinir Ağı eğitmek ve UJI Kalem Karakterler Veri Seti üzerindeki performansını test etmek için kullanılır, böylece basit sınıflandırma algoritmaları kullanarak tanıma oranını artırmak için gösterilmiştir.
Dizini Şartlar:. Matlab, kaynak, kod, ocr, optik karakter tanıma, taranan metni, yazılı metin, ascii, izole karakter
Gereksinimler :
Matlab
Yorum Bulunamadı