Optical Character Recognition (OCR) is de vertaling van optisch gescande bitmaps van gedrukte of geschreven tekst tekens in het karakter codes, zoals ASCII. Dit is een efficiënte manier om hard-copy materialen om te zetten in data-bestanden die kunnen worden bewerkt en op andere wijze zijn bewerkt op een computer. Dit is de technologie al lang gebruikt door bibliotheken en overheidsinstellingen om lange documenten snel elektronisch beschikbaar te maken. Vooruitgang in de OCR-technologie hebben het toenemende gebruik aangespoord door ondernemingen. Voor veel document-ingang taken, OCR is de meest kosten-effectieve en snelle methode beschikbaar. En elk jaar, de technologie bevrijdt hectare opslagruimte keer overgegeven aan archiefkasten en dozen vol met papieren documenten. Voordat OCR kan worden gebruikt, moet het uitgangsmateriaal worden gescand met een optische scanner (en soms gespecialiseerd printplaat in de PC) te lezen in de pagina als een bitmap (een patroon van punten). Software om de beelden te herkennen is ook vereist.
Onze software pakket stelt voor de indeling van geïsoleerde handgeschreven letters en cijfers van het UJI Pen Characters Data Set met behulp van neurale netwerken op te lossen. De data bestaan uit monsters van 26 tekens en 10 cijfers geschreven door 11 schrijvers op een tablet PC. De personages (in standaard UNIPEN formaat) zijn geschreven in zowel hoofdletters en kleine letters en er is een hele twee set tekens per schrijver. Dus de output moet in één van de 35 klassen. Het uiteindelijke doel is het bouwen van een schrijver onafhankelijke model voor elk karakter.
De selectie van waardevolle functies is cruciaal in tekenherkenning, dus een nieuwe en betekenisvolle set van functies, het Uniform Differential Genormaliseerde Coördinaten (UDNC), geïntroduceerd door C. Agell, wordt aangenomen. Deze functies worden getoond om de erkenning tarief met behulp van eenvoudige classificatiealgoritmen zodat ze worden gebruikt om een neuraal netwerk te trainen en te testen zijn prestaties op UJI Pen Characters Data Set verbeteren.
Index Voorwaarden:. Matlab, bron, code, ocr, optische tekenherkenning, gescande tekst, geschreven tekst, ascii, geïsoleerde karakter
Eisen
Matlab
Reacties niet gevonden