| Versi: kapan | 1.0 |
|---|---|
| Penerbit | Luigi Rosa |
| Tanggal rilis | 19 Nov 2012 |
| Tanggal Ditambahkan | 19 Nov 2012 |
| Persyaratan OS | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Persyaratan | Matlab |
| Total unduhan | 691 |
| Download per minggu | 1 |
| Harga | Free |
Deskripsi
Pengenalan karakter optik (OCR) adalah terjemahan bitmap yang dipindai secara optik dari karakter teks yang dicetak atau ditulis ke dalam kode karakter, seperti ASCII. Ini adalah cara yang efisien untuk mengubah materi hard-copy menjadi file data yang dapat diedit dan dimanipulasi di komputer. Ini adalah teknologi yang telah lama digunakan oleh perpustakaan dan lembaga pemerintah untuk membuat dokumen panjang tersedia secara elektronik dengan cepat. Kemajuan teknologi OCR telah mendorong peningkatan penggunaannya oleh perusahaan. Untuk banyak tugas input dokumen, OCR adalah metode yang paling hemat biaya dan cepat yang tersedia. Dan setiap tahun, teknologi ini membebaskan berhektar-hektar ruang penyimpanan setelah diberikan ke lemari arsip dan kotak penuh dokumen kertas. Sebelum OCR dapat digunakan, bahan sumber harus dipindai menggunakan pemindai optik (dan terkadang papan sirkuit khusus di PC) untuk dibaca di halaman sebagai bitmap (pola titik). Perangkat lunak untuk mengenali gambar juga diperlukan.
Paket perangkat lunak kami mengusulkan untuk memecahkan klasifikasi karakter tulisan tangan yang terisolasi dan digit dari Kumpulan Data Karakter Pena UJI menggunakan Jaringan Saraf Tiruan. Data terdiri dari sampel 26 karakter dan 10 digit yang ditulis oleh 11 penulis pada tablet PC. Karakter (dalam format UNIPEN standar) ditulis dalam huruf besar dan kecil dan ada dua set karakter per penulis. Jadi output harus di salah satu dari 35 kelas. Tujuan utamanya adalah membangun model independen penulis untuk setiap karakter.
Pemilihan fitur berharga sangat penting dalam pengenalan karakter, oleh karena itu seperangkat fitur baru dan bermakna, Uniform Differential Normalized Coordinates (UDNC), yang diperkenalkan oleh C. Agell, diadopsi. Fitur-fitur ini ditunjukkan untuk meningkatkan tingkat pengenalan menggunakan algoritma klasifikasi sederhana sehingga digunakan untuk melatih Jaringan Syaraf Tiruan dan menguji kinerjanya pada Kumpulan Data Karakter Pena UJI.
Ketentuan Indeks: Matlab, sumber, kode, ocr, pengenalan karakter optik, teks pindaian, teks tertulis, ascii, karakter terisolasi.
