光学字符识别

时间:2012-01-05 17:53:43

标签: artificial-intelligence pattern-recognition backpropagation

我要写一个能识别模式的程序,特别是字符。我在c#中实现了反向传播,现在我想将它用于模式识别。我还创建了一个表单应用程序并使用了画笔/图形,以便用户可以在鼠标的帮助下编写一些东西(就像MS Paint中的'铅笔工具')。所以我需要一些关于“如何在我的应用程序中实现字符识别方法?”的帮助材料。

通过互联网提供帮助主要与反向传播和软件演示有关。

1 个答案:

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如果您的项目是其他项目,但您希望在项目中使用OCR,则应搜索执行此操作的第三方工具。但如果您的项目是这样,并且您想自己这样做,请阅读以下答案:

有两种识别字符的方法。在线和离线。

在线方式使用笔(或鼠标)输入数据。和离线方式只使用像素。

您的第一步将从其中一个中选择。离线方式没有笔数据,这是一个有用的功能。但在离线状态下,您可以识别图像文件中的字符(由绘画创建并保存甚至扫描)

其次,您应该预处理数据(此步骤仅用于离线方式)。你应该从中删除噪音,缩放它,并对其进行细化。

接下来,您应该从预处理数据中提取有用的功能(在线或离线)。为此,您可以阅读一些有关光学字符识别和特征提取的文章。关于预处理和特征提取有一个很好的powerpoint演示文稿 here。 Google搜索字词末尾的pdf关键字和filetype:pdf也可以为您提供帮助!

然后你应该使用神经网络或类似的东西来识别角色。输入应该是提取的功能。

但请记住,这个项目并不容易,可能需要一些时间! (这是我的波斯语项目)