| Version | 1.0 |
|---|---|
| Botues | Luigi Rosa |
| Data e lëshimit | 19 nën 2012 |
| Data e shtimit | 19 nën 2012 |
| Kërkesat e OS | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Kërkesat | Matlab |
| Shkarkimet totale | 691 |
| Shkarkime në javë | 1 |
| Çmimi | Free |
Përshkrim
Njohja optike e karaktereve (OCR) është përkthimi i bitmap-ve të skanuara optikisht të karaktereve të tekstit të printuar ose të shkruar në kode karakteresh, të tilla si ASCII. Kjo është një mënyrë efikase për të kthyer materialet e kopjuara në skedarë të dhënash që mund të redaktohen dhe manipulohen ndryshe në një kompjuter. Kjo është teknologjia e përdorur prej kohësh nga bibliotekat dhe agjencitë qeveritare për të bërë dokumente të gjata të disponueshme shpejt në mënyrë elektronike. Përparimet në teknologjinë OCR kanë nxitur përdorimin e saj në rritje nga ndërmarrjet. Për shumë detyra të futjes së dokumentit, OCR është metoda më ekonomike dhe më e shpejtë e disponueshme. Dhe çdo vit, teknologjia liron hektarë hapësirë ruajtëse që i jepet një herë dollapëve dhe kutive plot me dokumente letre. Përpara se të përdoret OCR, materiali burimor duhet të skanohet duke përdorur një skaner optik (dhe nganjëherë një bord qarku të specializuar në PC) për të lexuar në faqe si një bitmap (një model pikash). Kërkohet gjithashtu softuer për të njohur imazhet.
Paketa jonë e softuerit propozon zgjidhjen e klasifikimit të karaktereve dhe shifrave të izoluara të shkruara me dorë të grupit të të dhënave të karaktereve të stilolapsit UJI duke përdorur rrjetet nervore. Të dhënat përbëhen nga mostra me 26 karaktere dhe 10 shifra të shkruara nga 11 shkrimtarë në një PC tabletë. Karakteret (në formatin standard UNIPEN) shkruhen me shkronja të mëdha dhe të vogla dhe ka një grup të tërë karakteresh për çdo shkrimtar. Pra, prodhimi duhet të jetë në një nga 35 klasat. Objektivi përfundimtar është ndërtimi i një modeli të pavarur nga shkrimtari për çdo personazh.
Përzgjedhja e veçorive të vlefshme është vendimtare në njohjen e personazheve, prandaj është miratuar një grup i ri dhe kuptimplotë tiparesh, Koordinatat Uniforme Diferenciale të Normalizuara (UDNC), të prezantuara nga C. Agell. Këto veçori tregohen se përmirësojnë shkallën e njohjes duke përdorur algoritme të thjeshta klasifikimi, kështu që ato përdoren për të trajnuar një rrjet nervor dhe për të testuar performancën e tij në grupin e të dhënave të karaktereve të stilolapsit UJI.
Termat e indeksit: Matlab, burimi, kodi, ocr, njohja optike e karaktereve, teksti i skanuar, teksti i shkruar, ascii, karakteri i izoluar.
