На Work5 вы можете заказать недорого контрольную работу во Владивостоке и не переживать за качество.
Распознавание текста – это технология, которая функционирует подобно человеческой способности к чтению. Хотя распознавание текста не способно конкурировать со способностями человека к чтению. [2] OCR может распознавать как рукописный, так и печатный текст. Но производительность распознавания текста напрямую зависит от качества входных документов. OCR предназначен для обработки изображений, которые почти полностью состоят из текста, с очень небольшим количеством нетекстовых помех, получаемых от изображения, снятого мобильной камерой. Это приложение предназначено для мобильной операционной системы Android, которая сочетает в себе движок распознавания текста с открытым исходным кодом Google, Tesseract, OCR engine. Служба языкового перевода Google и синтезатор преобразования текста в речь операционной системы Android, позволяющий пользователям фотографировать текст с помощью камеру телефона и попросите прочитать текст вслух. [3] Большая часть программы распознавания символов будет распознана по входному изображению с помощью сканера или цифровой камеры и компьютерного программного обеспечения. Существует проблема с пространственным размером компьютера и сканера. Если у вас нет сканера и цифровой камеры, возникает аппаратная проблема. Чтобы преодолеть ограничения компьютера, занимающего большое пространство, предлагается система распознавания символов на базе телефона Android. [3] Данная работа направлена на изучение в области сканеров и программного обеспечения распознавания символов. Актуальность - Оптическое распознавание символов. По сравнению с ручной перепечаткой текста, такие системы дают существенный выигрыш в скорости работы, к тому же делают меньше ошибок. В настоящее время на рынке представлено большое количество OCR-систем. OCR - это технология, которая позволяет конвертировать различные типы документов, такие как отсканированные бумажные документы, PDF -файлы или изображения, снятые цифровой камерой, в редактируемые данные и данные для поиска. Изображения, снятые цифровой камерой, отличаются от отсканированных документов или изображений. Они часто имеют дефекты , такие как искажения по краям и приглушенный свет, что затрудняет правильное распознавание текста большинством приложений распознавания текста. Мы выбрали Tesseract из-за широкой апробации, его расширяемости и гибкости, сообщества активных разработчиков и того факта, что он “просто работает” из коробка. Чтобы выполнить распознавание символов, наше приложение должно пройти три важных шага. Первый – это Сегментация, т.е. получение двоичного входного изображения для идентификации отдельных глифов (базовых единиц, представляющих один или несколько символов, обычно смежных). Второй шаг - извлечение признаков, т.е. вычисление из каждого глифа вектора чисел, которые будут служить входными признаками для ANN. Этот шаг является самым сложным в том смысле, что нет очевидного способа получить эти функции. Заключительная задача - классификация. [1]