реферат  Распознавание текста: подходы и программы

Обобщение 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.

Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.

Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"

 ######   ######    ####      ###      ###   
 ##  ##   ##       ##  ##    ##       ##     
     ##   #####        ##   ##       ##      
    ##        ##     ###    #####    #####   
   ##         ##       ##   ##  ##   ##  ##  
   ##     ##  ##   ##  ##   ##  ##   ##  ##  
   ##      ####     ####     ####     ####   
                                             

Введите число, изображенное выше:

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид реферат
Язык русский
Дата добавления 06.06.2013
Размер файла 17,2 K

Подобные документы

  • Необходимость в системах распознавания символов. Виды сканеров и их характеристики. Оптимальное разрешение при сканировании. Программы распознавания текста. Получение электронного документа. FineReader - система оптического распознавания текстов.

    презентация [469,2 K], добавлен 15.03.2015

  • Оптическое распознавание символов как механический или электронный перевод изображений рукописного, машинописного или печатного текста в последовательность кодов. Компьютерные программы для оптического распознавания символов и их характеристика.

    презентация [855,2 K], добавлен 20.12.2011

  • Как работает система оптического распознавания. Деление текста на символы. Образ страницы и распознавание по шаблонам, особенности коррекции ошибок. Увеличение скорости бесклавиатурного ввода документов в технологиях электронного документооборота.

    контрольная работа [15,6 K], добавлен 29.04.2011

  • Проектирование приложения на языке С# в среде Microsoft Visual Studio 2008: составление алгоритмов сегментации текста документа и распознавания слова "Указ" в нем, создание архитектуры и интерфейса программного обеспечения, описание разработанных классов.

    курсовая работа [2,4 M], добавлен 05.01.2011

  • Процессы распознавания символов. Шаблонные и структурные алгоритмы распознавания. Процесс обработки поступающего документа. Обзор существующих приложений по оптическому распознаванию символов. Определение фиксированного шага и сегментация слов.

    дипломная работа [3,3 M], добавлен 11.02.2017

  • Классификация программ обработки текстовых документов. Общие принципы оформления издания. Правила набора текста. Системы распознавания текста (OCR). Комплекс программного обеспечения для настольных издательских систем. Примеры текстовых редакторов.

    презентация [75,0 K], добавлен 13.08.2013

  • Методы предобработки изображений текстовых символов. Статистические распределения точек. Интегральные преобразования и структурный анализ. Реализация алгоритма распознавания букв. Анализ алгоритмов оптического распознавания символов. Сравнение с эталоном.

    курсовая работа [2,1 M], добавлен 20.09.2014

  • 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.

    курсовая работа [2,6 M], добавлен 29.04.2009

  • Распознавание текста на изображениях как очень важная задача, имеющая множество практических приложений. Особенности архитектуры интегрированной системы получения текстовой информации из изображений. Общая характеристика методов выделения текста.

    курсовая работа [1,7 M], добавлен 12.06.2016

  • Условия применения и технические требования для работы программно-аппаратной платформы. Система распознавания лиц VOCORD Face Control. Система распознавания текста ABBYY FineReader. Алгоритмы и методы, применяемые в программе. Алгоритм хеширования MD5.

    дипломная работа [1,8 M], добавлен 19.01.2017

  • Понятие и особенности построения алгоритмов распознавания образов. Различные подходы к типологии методов распознавания. Изучение основных способов представления знаний. Характеристика интенсиональных и экстенсиональных методов, оценка их качества.

    презентация [31,6 K], добавлен 06.01.2014

  • Создание программного средства, осуществляющего распознавание зрительных образов на базе искусственных нейронных сетей. Методы, использующиеся для распознавания образов. Пандемониум Селфриджа. Персептрон Розенблатта. Правило формирования цепного кода.

    дипломная работа [554,8 K], добавлен 06.04.2014

  • Оптико-электронная система идентификации объектов подвижного состава железнодорожного транспорта. Автоматический комплекс распознавания автомобильных номеров. Принципы и этапы работы систем оптического распознавания. Особенности реализации алгоритмов.

    дипломная работа [887,3 K], добавлен 26.11.2013

  • Работа в окне документа. Ввод текста. Вставка и удаление текста. Отмена результатов выполненных действий. Перемещение и копирование текста методом "перетащить-оставить". Форматирование текста. Сохранение документа. Шаг вперед: смена регистра.

    лабораторная работа [220,9 K], добавлен 10.03.2007

  • Программная реализация статической нейронной сети Хемминга, распознающей символы текста. Описание реализации алгоритма. Реализация и обучение сети, входные символы. Локализация и масштабирование изображения, его искажение. Алгоритм распознавания текста.

    контрольная работа [102,3 K], добавлен 29.06.2010

  • Описание структурной схемы искусственного нейрона. Характеристика искусственной нейронной сети как математической модели и устройств параллельных вычислений на основе микропроцессоров. Применение нейронной сети для распознавания образов и сжатия данных.

    презентация [387,5 K], добавлен 11.12.2015

  • Методы распознавания образов (классификаторы): байесовский, линейный, метод потенциальных функций. Разработка программы распознавания человека по его фотографиям. Примеры работы классификаторов, экспериментальные результаты о точности работы методов.

    курсовая работа [2,7 M], добавлен 15.08.2011

  • Форматирование текста с помощью HTML. Задание цвета на веб-странице. Задание размера шрифта. Физическое и логическое форматирование символов. Вставка специальных символов. Удобочитаемость, содержание и форма шрифта. Подбор шрифта и верстка текста.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 01.10.2014

  • Системы счисления: понятие и содержание, классификация и типы, отличительные свойства и принципы. Перевод чисел из одной системы счисления в другую, виды программного обеспечения. Возможности программы сканирования и распознавания текста Fine Reader.

    контрольная работа [37,2 K], добавлен 15.12.2013

  • Распознавание образов - задача идентификации объекта или определения его свойств по его изображению или аудиозаписи. История теоретических и технических изменений в данной области. Методы и принципы, применяемые в вычислительной технике для распознавания.

    реферат [413,6 K], добавлен 10.04.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.