Sistema di riconoscimento dei caratteri ottici Fornisce sistema di riconoscimento dei caratteri ottici per MATLAB.
Scarica ora

Sistema di riconoscimento dei caratteri ottici Classifica e riepilogo

Sistema di riconoscimento dei caratteri ottici Tag

Sistema di riconoscimento dei caratteri ottici Descrizione

Il riconoscimento del carattere ottico (OCR) è la traduzione di bitmap otticamente scansionati di caratteri di testo stampati o scritti in codici caratteri, come ASCII. Questo è un modo efficiente per trasformare i materiali di copia rigida in file di dati che possono essere modificati e altrimenti manipolati su un computer. Questa è la tecnologia lunga utilizzata dalle biblioteche e dalle agenzie governative per rendere lunghi documenti rapidamente disponibili elettronicamente. I progressi nella tecnologia OCR hanno spinto il suo crescente utilizzo da parte delle imprese. Per molte attività di ingresso documenti, OCR è il metodo più economico e veloce disponibile. E ogni anno, la tecnologia libera gli ettari di spazio di archiviazione una volta fornito a file armadi e scatole piene di documenti cartacei. Possono essere utilizzati prima dell'OCR, il materiale sorgente deve essere scansionato utilizzando uno scanner ottico (e talvolta un circuito stampato specializzato nel PC) da leggere nella pagina come bitmap (un modello di punti). È richiesto anche il software per riconoscere le immagini. Il nostro pacchetto software propone di risolvere la classificazione dei caratteri e delle cifre ha isolato scritte a mano del set di dati dei caratteri della penna UJI utilizzando reti neurali. I dati sono composti da campioni di 26 caratteri e 10 cifre scritte da 11 scrittori su un tablet PC. I caratteri (in formato standard UNIPEN) sono scritti sia in maiuscolo e in minuscolo e vi è un insieme di due caratteri per scrittore. Quindi l'output dovrebbe essere in una delle 35 classi. L'obiettivo finale sta costruendo uno scrittore modello indipendente per ogni personaggio. La selezione di preziose funzionalità è fondamentale nel riconoscimento dei caratteri, quindi una serie nuova e significativa di funzionalità, è adottata le coordinate normalizzate differenziali uniformi (UDNC), introdotte da C. Agell. Queste funzionalità sono dimostrate per migliorare il tasso di riconoscimento utilizzando semplici algoritmi di classificazione in modo che vengano utilizzati per addestrare una rete neurale e testare le sue prestazioni sul set di dati dei caratteri della penna UJI. Termini Indice: Matlab, sorgente, codice, OCR, riconoscimento dei caratteri ottici, testo scansionato, testo scritto, ASCII, carattere isolato.

Sistema di riconoscimento dei caratteri ottici Software correlato