Système de reconnaissance de caractères optique Fournissez un système de reconnaissance de caractères optique pour MATLAB.
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Système de reconnaissance de caractères optique Classement & Résumé

Système de reconnaissance de caractères optique Mots clés

Système de reconnaissance de caractères optique La description

La reconnaissance optique des caractères (OCR) est la traduction de bitmaps bitmaps optiquement numérisés de caractères imprimés ou écrits dans des codes de caractères, tels que ASCII. C'est un moyen efficace de transformer les matériaux de copie papier en fichiers de données pouvant être modifiés et manipulés autrement sur un ordinateur. Il s'agit de la technologie longtemps utilisée par les bibliothèques et les agences gouvernementales pour effectuer des documents longs rapidement disponibles électroniquement. Les avancées dans la technologie OCR ont suscité son usage croissant par les entreprises. Pour de nombreuses tâches d'entrée de documents, OCR est la méthode la plus rentable et la plus rapide disponible. Et chaque année, la technologie libère des acres d'espace de stockage une fois donnés dans les armoires et les boîtes remplies de documents papier. Avant que l'OCR ne puisse être utilisé, le matériau source doit être numérisé à l'aide d'un scanner optique (et parfois d'une carte de circuit imprimé spécialisé sur le PC) à lire dans la page en tant que bitmap (un motif de points). Le logiciel de reconnaissance des images est également requis. Notre paquet logiciel propose de résoudre la classification des caractères manuscrits isolés et des chiffres du jeu de données de caractères de stylo UJI à l'aide de réseaux de neurones. Les données sont constituées d'échantillons de 26 caractères et de 10 chiffres écrits par 11 écrivains sur une tablette PC. Les caractères (au format unipen standard) sont écrits à la fois en majuscules et en minuscules et il y a un ensemble de deux caractères par écrivain. Donc, la sortie doit être dans l'une des 35 classes. L'objectif ultime consiste à créer un modèle indépendant écrivain pour chaque personnage. La sélection des caractéristiques précieuses est cruciale dans la reconnaissance des caractères, donc un ensemble de fonctionnalités neufs et significatifs, les coordonnées normalisées de différentielle uniforme (UDNC), introduites par C. Agell, sont adoptées. Ces fonctionnalités améliorent le taux de reconnaissance à l'aide d'algorithmes de classification simples afin de former un réseau de neurones et de tester ses performances sur le jeu de données de caractères de stylo UJI. Conditions d'index: MATLAB, Source, Code, OCR, Reconnaissance de caractères optiques, texte numérisé, texte écrit, ASCII, caractère isolé.

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