Optical Character Recognition System

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Optical Character Recognition System
Dettagli del software:
Versione: 1.0
Data di caricamento: 11 Apr 15
Sviluppatore: Luigi Rosa
Licenza: Libero
Popolarità: 72
Dimensione: 65 Kb

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il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è la traduzione di bitmap otticamente scansionate di caratteri di testo stampati o scritti in codici di carattere, come ASCII. Questo è un modo efficace per trasformare i materiali cartacei in file di dati che possono essere modificati e manipolati in altro modo su un computer. Questa è la tecnologia a lungo utilizzato dalle biblioteche e agenzie governative per rendere i documenti lunghi rapidamente disponibili in formato elettronico. I progressi della tecnologia OCR hanno stimolato il suo uso crescente da parte delle imprese. Per molti compiti documento di ingresso, OCR è il più conveniente e il metodo veloce disponibile. E ogni anno, la tecnologia libera ettari di spazio di archiviazione, una volta adibiti a armadi e scatole piene di documenti cartacei di file. Prima OCR può essere utilizzato, il materiale sorgente deve essere sottoposto a scansione utilizzando uno scanner ottico (e talvolta un circuito specializzato nel PC) per leggere nella pagina come bitmap (un modello di punti). È necessario anche il software per riconoscere le immagini.

Il nostro pacchetto software si propone di risolvere la classificazione di isolati caratteri scritti a mano e cifre dei personaggi UJI Pen dati impostati utilizzando reti neurali. I dati si compone di campioni di 26 caratteri e 10 cifre scritte da 11 scrittori su un tablet PC. I personaggi (in formato standard UNIPEN) sono scritti sia in lettere maiuscole e minuscole e c'è tutta una serie di due di caratteri per scrittore. Quindi l'uscita dovrebbe essere in una delle 35 classi. L'obiettivo finale è la costruzione di un modello indipendente scrittore per ogni personaggio.

La selezione di preziose caratteristiche è fondamentale per il riconoscimento dei caratteri, quindi un nuovo e significativo insieme di funzionalità, l'Uniform differenziale normalizzato Coordinate (UDNC), introdotto da C. Agell, è adottato. Queste caratteristiche sono indicati per migliorare il tasso di riconoscimento utilizzando algoritmi di classificazione semplici in modo che siano utilizzati per istruire una rete neurale e testare le sue prestazioni sul UJI Pen Personaggi Data Set.

Termini:. Matlab, fonte, codice, OCR, il riconoscimento ottico dei caratteri, il testo scansionato, testo scritto, ascii, carattere isolato

Requisiti :

Matlab

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