НС для распознания текста
Хочу написать программу которая из графического файла распознает текст. Пару вопросв есть: Какой тип НС использовать? Еще как вобщем будет выглядить, в принципе можно было бы как то разбить изображение на буквы, а там уже с помощю многослойного персептрона определять что за буква. Толька я не представляю как разбить на буквы изображение. Может какие другие способы есть? В общих чертах можете обьяснить.
PS
Не нашел тему куда можно было бы задать эти вопросы...
PS
Не нашел тему куда можно было бы задать эти вопросы...
Я сильно глупые вопрос задал?
Ты просишь в общих чертах расскозать. То на чем нарож дессертации защищает.
Какие типы НС существуют? Просто чето не припомню класификации.
На буквы разбить легко.
Сделаем упращение. Пусть текст имеет стандартный размер. Пусть есть изоброжение чернобелое. Алгоритм получения чернобелого изоброжения известен.
Выделяем связные облости. Это и будут буквы. Для устронения разрывов есть сглажевание.
Текст можно выравнить. Если он под наклоном. Определяется через поиск прямых белых линий. И поворот соответственно наклону линии.
Распознования, слов.
Слова выделются так же через поиск связных изоброжений. Только перед этим делают размытие.
Дальше применяем НС, к буквам. Самое простое подсчитать число черных пикселей и дальше использовать НС, для класификации.
Можно использовать персептрона.
А вообще я сейчас кажется понял как лучше всего сделать распознование букв. Проводим анализ строим весовое дерево. Для построения дерева призноков предлогаю использовать алгоритм против всех после по полученному дерево производить распознование.
Я тут говорил про размытие/сглажевание. Не обязательно понимать буквально.
PS. Сори за ошибки. вопросы будут можем поговорить.
Какие типы НС существуют? Просто чето не припомню класификации.
На буквы разбить легко.
Сделаем упращение. Пусть текст имеет стандартный размер. Пусть есть изоброжение чернобелое. Алгоритм получения чернобелого изоброжения известен.
Выделяем связные облости. Это и будут буквы. Для устронения разрывов есть сглажевание.
Текст можно выравнить. Если он под наклоном. Определяется через поиск прямых белых линий. И поворот соответственно наклону линии.
Распознования, слов.
Слова выделются так же через поиск связных изоброжений. Только перед этим делают размытие.
Дальше применяем НС, к буквам. Самое простое подсчитать число черных пикселей и дальше использовать НС, для класификации.
Можно использовать персептрона.
А вообще я сейчас кажется понял как лучше всего сделать распознование букв. Проводим анализ строим весовое дерево. Для построения дерева призноков предлогаю использовать алгоритм против всех после по полученному дерево производить распознование.
Я тут говорил про размытие/сглажевание. Не обязательно понимать буквально.
PS. Сори за ошибки. вопросы будут можем поговорить.
У меня друг уже 12 лет работает в компании которая занимается софом распознания текста - если Вы думаете что это раз два на форуме почитал и усе... то Вы никогда ничего не напишите... Была у меня одна интересная книга на эту тему, вот только я ее 12 лет назад подарил и не зря (надеюсь догадались кому)...
А еще рекомендую устроиться на работу в Гуууууууууууууугл, они ща там эту тему начинают хорошо осваивать... (другой знакомый там работает, только над другими задачами)...
А еще рекомендую устроиться на работу в Гуууууууууууууугл, они ща там эту тему начинают хорошо осваивать... (другой знакомый там работает, только над другими задачами)...