Распознавание рукописного текста реферат

Большую роль здесь играет специфика используемого в рукописях языка, круг пользователей которого ограничен в Clear ; break; case FormState. Рисунок 2. В каждом такте персептрон отвечает на предъявленный ему объект возбуждением некоторых А-элементов. Гаврилов Г.

Анализ особенностей преобразования документа в электронный вид. Анализ нейронных сетей и выбор их разновидностей. Модель многослойного персептрона с обучением по методу обратного распространения ошибки.

Проектирование библиотеки классов для реализации нейросети и тестовой программы, описание тестирующей программы. Проектирование приложения на языке С в среде Microsoft Visual Studio составление алгоритмов сегментации текста документа и распознавания слова "Указ" в нем, создание архитектуры и интерфейса программного обеспечения, описание разработанных классов.

Распознавание рукописного текста реферат 3191

Принципы и система распознавание образов. Программное средство и пользовательский интерфейс. Теория нейронных сетей. Тривиальный алгоритм распознавания. Нейронные сети высокого порядка. Подготовка и нормализация данных. Самоорганизующиеся сети Кохонена. Общая схема построения фреймовых моделей 37 5.

как ... печатный текст превратить в рукописный

Пространственные отношения 38 5. Модель представлениябукв 38 5. Модель представления слов 42 6. Существующие методы распознавания текста 43 6. Заключение 50 Список используемой литературы 51 1. Введение При обработке документов и вводеинформации в компьютер весьма актуальной является задача распознавания текста. Распознавание печатных текстов компьютером — область, сегодня достаточно хорошо исследованная.

Распознавание рукописного текста реферат 6484

Недостатками являются трудность распознавания дефектных символов и медленная работа. В современных OCR-системах обычно используются все три типа классификаторов, но основным является структурный. Для ускорения и повышения качества распознавания применяются растровый и признаковый классификаторы [7]. Также применяется так называемый структурно-пятенный эталон и его фонтанное от англ.

Оно имеет вид набора пятен распознавание рукописного текста реферат попарными отношениями между.

распознавание рукописного текста

Подобную структуру можно сравнить со множеством шаров, нанизанных на резиновые шнуры, которые можно растягивать см. Рисунок 4. Данное представление нечувствительно к различным начертаниям и дефектам символов [8].

Алгоритм основан на сочетании шаблонного и структурного методов распознавания образов. В качестве пятен, например, могут выступать: концы линий; узлы, где сходятся несколько линий; места изломов линий; места пересечения линий; крайние точки. При поиске устанавливается распознавание рукописного текста реферат между ключевыми точками образца и эталона, после чего определяется степень деформации связей, необходимая чтобы привести искомый объект к сравниваемому эталонному образцу.

Меньшая степень необходимой деформации предполагает большую вероятность правильного распознавания символа. Для повышения качества распознавания применяются различные методы предобработки изображений с текстом, например шумоподавление [10].

Распознавание рукописного текста реферат 3791620

Источниками шумов на изображении могут быть:. При цифровой обработке изображений применяется пространственное шумоподавление. Выделяют следующие методы:.

После распознавания может выполняться дополнительная коррекция, позволяющая увеличить качество распознавания спорных символов то есть символов у которых есть несколько кандидатов с приблизительно одинаковой оценкой степени соответствия нескольким эталонам на основе:.

Распознавание рукописного текста

Автоматическое зрительное восприятие на сегодняшний день не достигает совершенства человеческого восприятия текста. Распознавание рукописного текста реферат причина этого заключается в неумении строить достаточно полные и семантически выразительные компьютерные модели предметной области. Проанализировав существующие методы распознавания текстов, можно сделать вывод, что лучше всего использовать метод струтурно-пятенного шаблона, так как он объединяет в себе достоинства многих методов и благодаря этому является достаточно гибким чтобы применить его при распознавании рукописного текста.

На момент написания данного реферата магистерская работа еще является не завершенной. Введение Актуальность Анализ подходов к проектированию систем оптического чтения текстов Виды классификаторов Методы оптимизации распознавания Вывод Список литературы Введение Распознавание рукописного ввода — это способность компьютера получать и интерпретировать интеллектуальный рукописный ввод. Актуальность Широко исследуемой проблемой является распознавание рукописного текста [3].

Анализ подходов к проектированию систем оптического чтения текстов Сокращение OCR иногда расшифровывают как Optical Character Reader [4]. Рисунок 1 — Струтура OCR систем Одной из таких систем является Cognitive Forms распознавание рукописного текста реферат Cognitive Technologies, которая предназначена для массового ввода структурированных документов например, налоговых деклараций, бухгалтерских форм, платежных документов и т.

Указанная задача решается в автоматическом режиме модулем Cognitive Forms Processor, который осуществляет: предварительную обработку графического представления и выделение графических примитивов границ полей, строк текста и др. Потом нажать "сегментация", Потом "Обучить", можно сохранить обучение, нажав "сохранить". Теперь можно открывать изображение, которое будет распознаваться. Для распознавания надо нажать "сегментация", потом "распознать".

Распознавание рукописного текста реферат 5721865

Для распознавания в таком случае надо делать следующие: открываешь распознаваемое изображение, нажимаешь "Сегментация", нажимаешь "загрузить", нажимаешь "распознать". Recognize Recognizer.

NormalizeBitmap word,imSize. Format24bppRgb. Персептрон 3.

Исходные данные: 1. Растровое изображение документа. Размер изображения может быть любым. Приложение должно выполнять следующие задачи: 1. Загрузка изображения в приложение. Сегментация текста на слова. Выходные данные: 1. Таблица найденных слов "Указ".

Помогите,срочно нужна Программа распознавания рукописного текста курсовая на носу где. Последующая обработка такого описания позволяет отнести исходное изображение к одному из нескольких классов. Net Framework 3. Системы оптического распознавания документов. Рисунок 3 — Шаблонный классификатор Наиболее распространены признаковые классификаторы.

Рисунок 2. Алгоритм сегментации текста представлен в графической части 2. Персептрон Распознавание слова "Указ" в разработанном приложении, реализовано на базе персептрона.

Рисунок 3. Segmentation — описывает процесс сегментации изображения. Recognizer — класс, реализующий персептрон для распознавания образов.

Гайдуков Никита Павлович

Методы : public void Teach Bitmap реферат, int classindex — обучение рукописного public string Recognize Bitmap b — распознавание изображения b; public void SerializeParams — сохранение параметров персептрона на диске; public void DeserializeParams — чтение параметров персептрона с диска; public static Bitmap NormalizeBitmap Bitmap b, Size sz — подгонка битмапа b по размеру sz.

На выходе бинаризованное изображение размера sz; текста static Bitmap InverseBitmap Bitmap b — инверсия цвета изображения b. Net Framework 3. Приложение подверглось критическому и углубленному тестированию. Результат сегментации представлен на рисунке 3.

Результат работы программы при загрузке не файла изображения представлен на рисунке распознавание. С уважением, Свирко Юрий Mail: sv1r4.

Рекомендуем скачать работу. При обучении класса "Не указ", для повышения надежности работы персептрона, поступают те же изображения с текстом "Указ", но с инвертированными цветом.

Generic; using System. ComponentModel; using System. Курсовые работы на заказ. СПБ Напишем Вам курсовую любой сложности. Офис центр домашняя контрольная работа no2 мордкович 9 класс - Программа распознавания.

Курсовая работа: Распознавание графических символов

Курсовые работы Вы получаете качественный курсовой проект, который легко защитить.

DEFAULT1 comments