Распознавание символов на изображениях, содержащих искажения
Анализ эффективности методов оптического распознавания символов, решающих проблему наличия на изображении различных видов искажений. Измерения критериев и алгоритмов оценки эффективности анализируемых методов для каждого из наборов исходных данных.
Подобные документы
Оптическое распознавание символов: процесс, обзор существующих приложений (Abbyy FineReader, CuneiForm, OCRopus и пр.). Трудности распознавания символов. Определение фиксированного шага и сегментация слов. Разделение соединенных и повреждённых символов.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Обобщение основных подходов к распознаванию текста. Принципы функционирования программного обеспечения OCR – оптического распознавания символов. Контекстное распознавание текста. Нейронные сети. Примеры программ для различных видов распознавания текста.
реферат, добавлен 06.06.2013Особенности разработки интеллектуальной системы распознавания текста на фотографиях и видеокадрах сложных графических сцен. Реализация методов для обнаружения и локализации текстовых областей, распознавания символов с помощью сверточных нейронных сетей.
статья, добавлен 23.02.2016Анализ принципов применения признаковых классификаторов для распознавания символов. Определение требований, которым должны удовлетворять используемые признаковые классификаторы. Разработка и обоснование их модификаций, удовлетворяющих этим требованиям.
статья, добавлен 18.01.2018Анализ методов и моделей интеллектуального анализа данных. Модификация методов и алгоритмов распознавания текста и лица. Значение программного обеспечения для решения задачи распознавания текстов и лиц. Режим работы программного обеспечение "DPro".
диссертация, добавлен 24.05.2018Редактирование текста, осуществление поиска слов и фраз с помощью оптического распознавания текста. Разработка алгоритмов, которые позволяют распознавать символы. Образ страницы и распознавание по шаблонам. Структурный подход и контекстное распознавание.
реферат, добавлен 22.01.2015Изучение необходимости в системах распознавания символов. Наиболее распространенные системы оптического распознавания символов: Abbyy FineReader, CuneiForm от Cognitive. Особенности интерфейса, достоинств и недостатков. Автоматический перевод текста.
реферат, добавлен 31.03.2012Описание основ построения нейронных сетей, включая сверточные нейросети. Рассматривается способ реализации механизма распознавания английских рукописных символов и цифр на основе полносвязной и свёрточной нейросетей с использованием фреймворка PyTorch.
статья, добавлен 06.09.2021Распознавание символов по скелетному изображению, использование нейронной сети. Вычисление набора признаков скелета символа, его идентификации по результатам обучения нейронной сети. Устойчивость алгоритма к искажениям символов и параметрам шрифта.
статья, добавлен 25.09.2012Рассмотрение задачи разработки интеллектуальной системы распознавания текста на фотографиях и видеокадрах сложных графических сцен. Применение морфологических операций для улучшения качества результата сегментации. Сегментация символов текстовых областей.
статья, добавлен 23.02.2016Анализ модулей оптического распознавания символов как инструмента оптимизации работы с потоком документов в системах электронного документооборота. Технология автоматизации процессов принятия управленческих и организационных решений в организациях.
статья, добавлен 06.12.2024Изучение работы перцептрона для решения задачи распознавания символов. Выбор и обоснование структуры нейронной сети. Возможность улучшения свойств обобщения путем наращивания ее структуры. Анализ работы перцептрона при распознавании двух, четырех букв.
статья, добавлен 14.07.2016Анализ существующих методов решения задачи скелетонизации. Предложение гибридного подхода, который основан на использовании искусственных иммунных систем. Определение направлений исследований, ориентированных на решение задачи распознавания символов.
статья, добавлен 14.07.2016Дано сравнение известных методов распознавания трехмерных объектов по контурам и предложен новый метод, успешно применяющийся в задаче распознавания автомобилей. Преимущество данного подхода - это возможность использования внутренних и частичных контуров.
статья, добавлен 15.01.2019- 15. Комбинирование классификаторов при распознавании символов. Сравнительный анализ нескольких подходов
Описание способов комбинирования классификаторов в задаче распознавания символов. Различные методы реализации этапов комбинирования, их сочетания. Эксперимент, заключающийся в распознавании множества изображений отдельных заглавных букв английского языка.
статья, добавлен 18.01.2018 Распознавание лица на основании анализа изображения как одна из проблем в реализациях компьютерного зрения. Алгоритмы распознавания лиц, представленные научными школами и коммерческими разработками. Оценка качества и скорости использования наборов данных.
статья, добавлен 12.01.2018Анализ способов блочного распознавания символов. Разработка метода распознавания инвентарных номеров железнодорожных подвижных единиц, основанного на комитетной нейроиммунной модели классификации. Обоснование преимуществ использования данного метода.
статья, добавлен 29.06.2017Понимание изображения документа, порядок анализа проекционных профилей и преобразование Хафа. Процесс оптического распознавания символов и применение нейронных сетей. Классификация перцептронов, обучение и ограничение. Процесс работы сети Хопфилда.
дипломная работа, добавлен 14.05.2013Создание методов для формально точного интеллектуального анализа данных на основе алгебраических критериев разрешимости и регулярности. Разработка формализма для задачи распознавания вторичной структуры белка в терминах современной теории распознавания.
автореферат, добавлен 31.07.2018Данная научная работа подтверждает, что с помощью усовершенствованных методов обработки текста и машинного обучения можно значительно повысить эффективность систем по борьбе с дезинформацией. Использование алгоритмов RandomForest и SGDClassifier.
статья, добавлен 02.01.2025Исследование существующих методов моделирования и автоматического распознавания речи, а также известных методов построения оценок достоверности для систем распознавания речи. Разработка алгоритмов построения оценок достоверности результатов работы систем.
автореферат, добавлен 31.07.2018Анализ библиотек оптического распознавания символов. Описание пользовательского сценария мобильного приложения. Модули сканирования и распознавания визитных карточек, отображения сохранённых контактов, настроек приложения. Дизайн интерфейса программы.
дипломная работа, добавлен 04.12.2019Поиск информации в файлах данных. Исследование эффективности алгоритмов сортировок для различных структур и размерностей данных. Структуры данных типа дерево, алгоритмы их обработки. Реализация функций расстановки и различных методов разрешения коллизий.
курсовая работа, добавлен 17.11.2014- 24. Аспекты практического применения цветового различия для распознавания и выделения границ изображений
Выделение границ на изображениях при помощи цветового различия. Обоснованное применение современных подходов, касающихся распознавания графической информации. Улучшение методов анализа изображений и выделение весовых для распознавания признаков.
статья, добавлен 29.04.2017 Обзор систем оптического распознавания изображений: ABBYY Finereader, SimpleOCR, FreeOCR, Microsoft Office Document Imaging. Алгоритм распознавания образов: захват кадра; предварительная обработка (предобработка); локализация и распознавание объекта.
реферат, добавлен 08.06.2019