reconhecimento óptico de caracteres (OCR) é a tradução de bitmaps opticamente digitalizadas de caracteres de texto impressas ou escritas em códigos de caracteres, como ASCII. Esta é uma maneira eficiente de transformar materiais impressos em arquivos de dados que podem ser editadas e manipuladas de outra forma em um computador. Esta é a tecnologia muito utilizado pelas bibliotecas e órgãos do governo para fazer documentos longos rapidamente disponíveis eletronicamente. Avanços na tecnologia de OCR têm estimulado o seu uso cada vez maior por parte das empresas. Para muitas tarefas documento-entrada, OCR é o melhor custo-benefício e método rápido disponível. E a cada ano, a tecnologia liberta acres de espaço de armazenamento, uma vez consagradas ao armários e caixas cheias de documentos em papel. Antes de OCR pode ser usado, o material de origem deve ser digitalizados usando um scanner óptico (e, por vezes, uma placa de circuito especializado no PC) para ler na página como um bitmap (um padrão de pontos). Software para reconhecer as imagens também é necessária.
Nosso pacote de software se propõe a resolver a classificação de caracteres manuscritos isolados e dígitos dos personagens UJI Pen Set dados utilizando redes neurais. Os dados consistem em amostras de 26 caracteres e 10 dígitos escritos por 11 autores em um tablet PC. Os personagens (em formato padrão UNIPEN) são escritas tanto em letras maiúsculas e minúsculas e não há um todo dois conjuntos de caracteres por escritor. Assim, a saída deveria ser de uma das 35 classes. O objetivo final é a construção de um modelo independente escritor para cada personagem.
A seleção de recursos valiosos é crucial no reconhecimento de caracteres, portanto, um novo e significativo conjunto de recursos, o Uniform Diferencial Normalizado Coordenadas (UDNC), introduzido pela C. Agell, é adotado. Esses recursos são mostrados para melhorar a taxa de reconhecimento utilizando algoritmos de classificação simples para que eles são usados para treinar uma Rede Neural e testar o seu desempenho em UJI Pen Personagens conjunto de dados.
Termos para indexação:. Matlab, fonte, código, ocr, reconhecimento óptico de caracteres, o texto digitalizado, texto escrito, ascii, de caráter isolado
Requisitos :
Matlab
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