| Нұсқа | 1.0 |
|---|---|
| Баспа | Luigi Rosa |
| Шығару күні | 2012 ж. 19 қар. |
| Қосылған күн | 2012 ж. 19 қар. |
| Os талаптары | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Талаптар | Matlab |
| Жалпы жүктеулер | 691 |
| Аптасына жүктеулер | 1 |
| Бағасы | Free |
Сипаттама
Оптикалық таңбаларды тану (OCR) – басып шығарылған немесе жазбаша мәтін таңбаларының оптикалық сканерленген нүктелік кескіндерін ASCII сияқты таңба кодтарына аудару. Бұл қатты көшірмедегі материалдарды компьютерде өңдеуге және басқа жолмен өңдеуге болатын деректер файлдарына айналдырудың тиімді жолы. Бұл ұзақ құжаттарды электронды түрде тез қол жетімді ету үшін кітапханалар мен мемлекеттік мекемелер ұзақ уақыт қолданатын технология. OCR технологиясының жетістіктері оны кәсіпорындардың көбірек пайдалануына түрткі болды. Көптеген құжат енгізу тапсырмалары үшін OCR қол жетімді ең үнемді және жылдам әдіс болып табылады. Жыл сайын технология бір рет қағаз құжаттарға толы шкафтар мен жәшіктерге берілген сақтау орнын босатады. OCR қолданбас бұрын бастапқы материалды нүктелік кескін (нүктелер үлгісі) ретінде бетте оқу үшін оптикалық сканер (және кейде ДК-дегі мамандандырылған схема) арқылы сканерлеу керек. Суреттерді тану үшін бағдарламалық құрал да қажет.
Біздің бағдарламалық пакетіміз нейрондық желілерді пайдалана отырып, оқшауланған қолжазба таңбалары мен UJI қалам таңбаларының деректер жиынтығының цифрларының жіктелуін шешуді ұсынады. Деректер планшеттік компьютерде 11 жазушы жазған 26 таңба мен 10 цифрдан тұратын үлгілерден тұрады. Таңбалар (стандартты UNIPEN пішімінде) бас әріптермен де, кіші әріптермен де жазылады және әр жазушыға екі таңбалар жинағы болады. Сондықтан шығу 35 сыныптың бірінде болуы керек. Түпкі мақсат - әрбір кейіпкер үшін жазушының тәуелсіз үлгісін құру.
Құнды белгілерді таңдау кейіпкерлерді тану үшін шешуші мәнге ие, сондықтан C. Agell енгізген Бірыңғай дифференциалды нормаланған координаттар (UDNC) жаңа және мағыналы мүмкіндіктер жиынтығы қабылданды. Бұл мүмкіндіктер қарапайым жіктеу алгоритмдерін пайдаланып тану жылдамдығын жақсарту үшін көрсетілген, осылайша олар нейрондық желіні үйрету және UJI қалам таңбаларының деректер жинағында оның өнімділігін тексеру үшін пайдаланылады.
Индекс терминдері: Matlab, бастапқы, код, ocr, оптикалық таңбаларды тану, сканерленген мәтін, жазбаша мәтін, ascii, оқшауланған таңба.
