Optical Character Recognition System
| Versiya | 1.0 |
|---|---|
| Nashriyotchi | Luigi Rosa |
| Ishlab chiqarilish sanasi | 19-noy, 2012 |
| Qo'shilgan sana | 19-noy, 2012 |
| Os talablari | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Talablar | Matlab |
| Jami yuklamalar | 691 |
| Yuklashlar haftasiga | 1 |
| Narx | Free |
Tavsif
Optik belgilarni aniqlash (OCR) bosma yoki yozma matn belgilarining optik skanerlangan bitmaplarini ASCII kabi belgilar kodlariga tarjima qilishdir. Bu qattiq nusxadagi materiallarni kompyuterda tahrirlash va boshqa usulda boshqarish mumkin bo'lgan ma'lumotlar fayllariga aylantirishning samarali usulidir. Bu uzoq vaqtdan beri kutubxonalar va davlat idoralari tomonidan uzoq hujjatlarni elektron ko'rinishda taqdim etish uchun ishlatiladigan texnologiyadir. OCR texnologiyasidagi yutuqlar korxonalar tomonidan ko'proq foydalanishga turtki bo'ldi. Hujjat kiritish bo'yicha ko'plab vazifalar uchun OCR eng tejamkor va tezkor usul hisoblanadi. Va har yili texnologiya bir marta fayl kabinetlari va qog'oz hujjatlar bilan to'la qutilarga berilgan saqlash joyini bo'shatadi. OCR dan foydalanishdan oldin sahifada bitmap (nuqtalar namunasi) sifatida o'qish uchun manba material optik skaner (va ba'zan shaxsiy kompyuterning ixtisoslashtirilgan elektron platasi) yordamida skanerlanishi kerak. Rasmlarni tanib olish uchun dasturiy ta'minot ham talab qilinadi.
Bizning dasturiy ta'minot paketimiz neyron tarmoqlardan foydalangan holda UJI Pen belgilar ma'lumotlar to'plamining izolyatsiya qilingan qo'lyozma belgilari va raqamlari tasnifini hal qilishni taklif qiladi. Ma'lumotlar planshet kompyuterida 11 yozuvchi tomonidan yozilgan 26 belgi va 10 raqamdan iborat namunalardan iborat. Belgilar (standart UNIPEN formatida) ham katta, ham kichik harflarda yoziladi va har bir yozuvchiga ikkita belgilar to'plami mavjud. Shunday qilib, chiqish 35 sinfdan birida bo'lishi kerak. Yakuniy maqsad - har bir qahramon uchun yozuvchi mustaqil modelini yaratish.
Xarakterni tanib olishda qimmatli xususiyatlarni tanlash hal qiluvchi ahamiyatga ega, shuning uchun C. Agel tomonidan kiritilgan yangi va mazmunli xususiyatlar to'plami, Yagona Differensial Normallashtirilgan Koordinatalar (UDNC) qabul qilinadi. Ushbu xususiyatlar oddiy tasniflash algoritmlari yordamida tanib olish tezligini yaxshilash uchun ko'rsatilgan, shuning uchun ular Neyron tarmoqni o'rgatish va UJI Pen belgilar ma'lumotlar to'plamida uning ishlashini sinab ko'rish uchun ishlatiladi.
Indeks shartlari: Matlab, manba, kod, ocr, optik belgilarni aniqlash, skanerlangan matn, yozma matn, ascii, ajratilgan belgi.
