Optical Character Recognition System

기술

OCR(광학 문자 인식)은 인쇄되거나 쓰여진 텍스트 문자를 광학적으로 스캔한 비트맵을 ASCII와 같은 문자 코드로 변환하는 것입니다. 이것은 하드카피 자료를 컴퓨터에서 편집하거나 조작할 수 있는 데이터 파일로 바꾸는 효율적인 방법입니다. 이것은 긴 문서를 전자적으로 신속하게 제공하기 위해 도서관과 정부 기관에서 오랫동안 사용해온 기술입니다. OCR 기술의 발전으로 기업에서 OCR 사용이 증가했습니다. 많은 문서 입력 작업에서 OCR은 사용 가능한 가장 비용 효율적이고 빠른 방법입니다. 그리고 매년 이 기술은 종이 문서로 가득 찬 파일 캐비닛과 상자에 할당된 1에이커의 저장 공간을 확보합니다. OCR을 사용하려면 먼저 광학 스캐너(때로는 PC의 특수 회로 기판)를 사용하여 원본 자료를 스캔하여 페이지에서 비트맵(점 패턴)으로 읽어야 합니다. 이미지를 인식하는 소프트웨어도 필요합니다.

우리의 소프트웨어 패키지는 신경망을 사용하여 UJI 펜 문자 데이터 세트의 고립된 필기 문자 및 숫자의 분류를 해결하는 것을 제안합니다. 데이터는 태블릿 PC에 11명의 작가가 작성한 26자 10자리의 샘플로 구성되어 있습니다. 문자(표준 UNIPEN 형식)는 대문자와 소문자로 작성되며 작성자당 총 2개의 문자 세트가 있습니다. 따라서 출력은 35개 클래스 중 하나에 있어야 합니다. 궁극적인 목표는 각 캐릭터에 대해 작가 독립 모델을 구축하는 것입니다.

가치 있는 기능의 선택은 문자 인식에 중요하므로 C. Agell이 도입한 새롭고 의미 있는 기능 세트인 UDNC(Uniform Differential Normalized Coordinates)가 채택되었습니다. 이러한 기능은 간단한 분류 알고리즘을 사용하여 인식률을 향상시키는 것으로 표시되어 신경망을 훈련하고 UJI 펜 문자 데이터 세트에서 성능을 테스트하는 데 사용됩니다.

색인 용어: Matlab, 소스, 코드, ocr, 광학 문자 인식, 스캔한 텍스트, 작성된 텍스트, ASCII, 분리된 문자.