Avansert kildekode. Com. Klikk her for å laste ned. Optisk tegngjenkjenning (OCR) er oversettelsen av optisk skannede bitmap av trykte eller skrevne tekstkarakterer i tegnkoder, for eksempel ASCII. Dette er en effektiv måte å slå hardt kopimaterialer til datafiler som kan redigeres og på annen måte manipuleres på en datamaskin. Dette er teknologien lenge brukt av biblioteker og myndigheter for å lage lange dokumenter raskt tilgjengelig elektronisk. Fremskritt i OCR-teknologi har ført til at det øker bruken av bedrifter. For mange dokumentoppføringsoppgaver er OCR den mest kostnadseffektive og hurtige metoden tilgjengelig. Og hvert år frigjør teknologien hektar lagringsplass en gang gitt over til arkivskap og bokser fulle av papirdokumenter. Før OCR kan brukes, må kildematerialet skannes med en optisk skanner (og noen ganger et spesialisert kretskort i PCen) for å lese på siden som en bitmap (et mønster av punkter). Programvare for å gjenkjenne bildene er også nødvendig. OCR-programvaren behandler deretter disse skanningene for å skille mellom bilder og tekst og bestemme hvilke bokstaver som er representert i lys og mørke områder. Eldre OCR-systemer samsvarer med disse bildene mot lagrede bitmaps basert på bestemte skrifttyper. Resultatene av slike mønstergjenkjennelsessystemer bidro til å opprette OCRs rykte for unøyaktighet. Dagens OCR-motorer legger til flere algoritmer for neuralt nettverksteknologi for å analysere slagkanten, linjen for diskontinuitet mellom tekstkarakterene og bakgrunnen. Tillater uregelmessigheter av trykt blekk på papir, gjennomsnittlig algoritmen lys og mørke langs siden av et slag, matcher det med kjente tegn og gir det beste gjetning om hvilket tegn det er. OCR-programvaren gjennomsnitter eller poller deretter resultatene fra alle algoritmene for å få en enkelt lesing. Vår programvarepakke foreslår å løse klassifiseringen av isolerte håndskrevne tegn og siffer i UJI-penneskiltdatasettet ved hjelp av nevrale nettverk. Dataene består av prøver av 26 tegn og 10 siffer skrevet av 11 forfattere på en tavle-PC. Tegnene (i standard UNIPEN-format) er skrevet både i store og små bokstaver, og det er et helt to sett med tegn per forfatter. Så utgangen bør være i en av de 35 klassene. Det endelige målet er å bygge en forfatters uavhengig modell for hver karakter. Valget av verdifulle funksjoner er avgjørende for karaktergjenkjenning, og derfor er et nytt og meningsfylt sett med funksjoner, de enhetlige differensialiserte normaliserte koordinatene (UDNC), introdusert av C. Agell, vedtatt. Disse funksjonene vises for å forbedre gjenkjenningsgraden ved hjelp av enkle klassifikasjonsalgoritmer, slik at de er vant til å trene et neuralt nettverk og teste ytelsen på UJI-pennestegndatasettet. Indeksvilkår: Matlab, kilde, kode, ocr, optisk tegngjenkjenning, skannet tekst, skrevet tekst, ascii, isolert tegn. Figur 1. Skriftlig tekst En enkel og effektiv kildekode for Optisk tegngjenkjenning. Demokode (beskyttede P-filer) tilgjengelig for ytelsesevaluering. Matlab Image Processing Toolbox og Matlab Neural Network Toolbox er påkrevet. Håndskriftgjenkjenning for isolerte tegn UNIPEN-filformat støttes Uniform differensialiserte koordinater Raskt og optimalisert implementering Enkel og intuitiv GUI-demokode (beskyttede P-filer) tilgjengelig for ytelsesevaluering Vi anbefaler at du sjekker sikker forbindelse til PayPal for å unngå svindel. Denne donasjonen må betraktes som en oppmuntring til å forbedre selve koden. Optisk tegngjenkjenningssystem - Klikk her for donasjonen din. For å få kildekoden må du betale en liten sum penger: 200 euro (mindre enn 280 amerikanske dollar). Når du har gjort dette, vennligst send oss en e-post luigi. rosatiscali. it Så snart som mulig (om noen få dager) vil du motta vår nye utgave av Optical Character Recognition System. Alternativt kan du tildele ved hjelp av våre bankkoordinater: Avansert kildekode. Com. Klikk her for å laste ned. Iris av hvert øye er unikt. Ingen to iriser er like i deres matematiske detaljer - selv mellom identiske tvillinger og tripper eller mellom egne venstre og høyre øyne. I motsetning til netthinnen, er det imidlertid tydelig synlig fra avstand, noe som gjør det enkelt å skaffe seg bilde uten inntrenging. Iris forblir stabil gjennom hele livet, utelukket sjeldne sykdommer eller traumer. De tilfeldige mønstrene av iris er ekvivalent med en komplisert quothuman strekkode, kvitt opprettet av et sammenflettet meshwork av bindevev og andre synlige funksjoner. Iris anerkjennelsesprosessen begynner med videobasert bildeoppkjøp som lokaliserer øyet og iris. Grensene til eleven og iris er definert, øyelokk okklusjon og spekulær refleksjon diskonteres, og kvaliteten på bildet er bestemt for behandling. Iris-mønsteret behandles og kodes inn i en plate (eller quottemplatequot), som lagres og brukes til gjenkjenning når en levende iris presenteres for sammenligning. Halvparten av informasjonen i platen beskriver digitalt irisfunksjonene, den andre halvdelen av platen styrer sammenligningen, eliminerer spekulær refleksjon, øyelokk, øyevipper, etc. Et biometrisk system gir automatisk identifisering av et individ basert på en unik funksjon eller karakteristikk besatt av den enkelte. Iris anerkjennelse anses som det mest pålitelige og nøyaktige biometriske identifikasjonssystemet tilgjengelig. De fleste kommersielle iris anerkjennelsessystemer bruker patenterte algoritmer utviklet av Daugman, og disse algoritmene er i stand til å produsere perfekte gjenkjenningssatser. Men publiserte resultater har vanligvis blitt produsert under gunstige forhold, og det har ikke vært noen uavhengige forsøk på teknologien. Iris anerkjennelsessystemet består av et automatisk segmenteringssystem som er basert på Hough-transformasjonen, og er i stand til å lokalisere sirkulær iris og pupilregion, okkluderende øyelokk og øyevipper, og refleksjoner. Det ekstraherte irisområdet ble deretter normalisert til en rektangulær blokk med konstante dimensjoner for å ta hensyn til imaging inkonsekvenser. Endelig ble fasedataene fra 1D Log-Gabor-filtre ekstrahert og kvantisert til fire nivåer for å kode det unike mønsteret av irisene i en bitvis biometrisk mal. Hammingsavstanden ble ansatt for klassifisering av irismaler, og to maler ble funnet å matche dersom en test av statistisk uavhengighet ble mislyktes. Systemet ble utført med perfekt gjenkjenning på et sett med 75 øyebilder, men testene på et annet sett på 624 bilder resulterte i falsk aksept og falsk avvisningshastighet på henholdsvis 0,005 og 0,238. Derfor er iris anerkjennelse vist å være en pålitelig og nøyaktig biometrisk teknologi. Indeksvilkår: iris, anerkjennelse, bekreftelse, gabor, øyeigenkjenning, samsvar, verifisering. Figur 1. Iris-bilde En enkel og effektiv kildekode for Iris-gjenkjenning. Denne koden er basert på Libor Maseks fremragende implementering tilgjengelig her. Libor Masek, Peter Kovesi. MATLAB Kildekode for et biometrisk identifikasjonssystem Basert på Iris-mønstre. Skolen for datavitenskap og programvare, Universitetet i Vest-Australia, 2003. Vår implementering kan øke anerkjennelsesprosessen som reduserer programmets gjennomføringstid på ca 94 (mer enn 16 ganger raskere). Ytterligere optimaliseringer er tilgjengelig på forespørsel. Alle tester ble utført med CASIA Iris Image Database tilgjengelig på cbsr. ia. ac. cnIrisDatabase. htm. Denne opplæringen diskuterer hvordan du bruker MATLAB til bildebehandling. Noen kjennskap til MATLAB antas (du bør vite hvordan du bruker matriser og skrive en M-fil). Det er nyttig å ha MATLAB Image Processing Toolbox, men heldigvis behøver ingen verktøykasser for de fleste operasjoner. Kommandoer som krever Image Toolbox er angitt med Image Toolbox. Bilderepresentasjon Det finnes fem typer bilder i MATLAB. Gråtoner. Et gråtonebilde M piksler høy og N piksler bredt er representert som en matrise av dobbel datatype av størrelse M N. Elementverdier (for eksempel MyImage (m, n)) angir pixelgråskalaintensiteter i 0,1 med 0 svart og 1 hvitt. Truecolor RGB. Et truecolor rød-grønt-blå (RGB) bilde er representert som en tredimensjonal M N 3 dobbeltmatrise. Hver piksel har røde, grønne, blå komponenter langs den tredje dimensjonen med verdier i 0,1, for eksempel er fargekomponentene i piksel (m, n) MyImage (m, n, 1) rød, MyImage (m, n, 2) grønn, MyImage (m, n, 3) blue. Indexed. Indekserte (palettede) bilder er representert med en indeksmatrise av størrelse M N og en kolormapmatrise av størrelse K 3. Colormapet inneholder alle fargene som brukes i bildet, og indeksmatrisen representerer pikslene ved å referere til farger i colormap. For eksempel, hvis den 22. fargen er magenta MyColormap (22, :) 1,0,1. så er MyImage (m, n) 22 en magenta-farget pixel. Binary. Et binært bilde representeres av en M N logisk matrise hvor pikselverdier er 1 (sant) eller 0 (false). Uint8. Denne typen bruker mindre minne, og noen operasjoner beregner raskere enn med dobbelte typer. For enkelhets skyld diskuterer ikke denne opplæringen uint8 videre. Gråskala er vanligvis det foretrukne formatet for bildebehandling. I tilfeller som krever farge, kan et RGB-fargebilde dekomponeres og håndteres som tre separate gråtonebilder. Indekserte bilder må konverteres til gråtoner eller RGB for de fleste operasjoner. Nedenfor er noen vanlige manipulasjoner og konverteringer. Noen få kommandoer krever Image Toolbox og er angitt med Image Toolbox. Lese og skrive bildefiler MATLAB kan lese og skrive bilder med kommandoerene imread og imwrite. Selv om et rettferdig antall filformater støttes, er noen ikke. Bruk imformater for å se hva installasjonen din støtter: Når du leser bilder, er et uheldig problem at imaterialet returnerer bildedataene i uint8 datatype, som må konverteres til dobbel og rescaled før bruk. Så i stedet for å kalle imread direkte, bruker jeg følgende M-fil-funksjon for å lese og konvertere bilder: Høyreklikk og lagre getimage. m for å bruke denne M-funksjonen. Hvis bildet baboon. png er i den nåværende katalogen (eller et sted i MATLAB søkeveien), kan du lese det med MyImage getimage (baboon. png). Du kan også bruke delvise baner, for eksempel hvis bildet er i lt nåværende katalog gtimages med getimage (imagesbaboon. png). Hvis du vil skrive et gråskala eller RGB-bilde, må du passe på at MyImage er en dobbel matrise med elementer i 0,1if feil skalert, den lagrede filen vil trolig være tom. Når jeg skriver bildefiler, anbefaler jeg at du bruker PNG-filformatet. Dette formatet er et pålitelig valg fordi det er lossless, støtter truecolor RGB, og komprimerer ganske bra. Bruk andre formater med forsiktighet. Grunnleggende operasjoner Nedenfor er noen grunnleggende operasjoner på et gråtonebilde u. Kommandoer som krever Image Toolbox er angitt med Image Toolbox. (Merk: For en rekkefølge betyr syntaksen u (:) at du ruller inn i en kolonnevektor. For eksempel hvis du er 1,50,2, så er du (:) 1052.) For eksempel brukes bildesignalstyrken i Beregning av signal / støyforhold (SNR) og toppsignal / støyforhold (PSNR). Gitt rent bilde uclean og støyreduktet bilde du, Vær forsiktig med normen. Oppførselen er norm (v) på vektor v beregner sqrt (sum (v.2)). men norm (A) på matrise A beregner den induserte L 2 matrisen normen, så normen (A) er absolutt ikke sqrt (sum (A (:). 2)). Det er likevel en lett feil å bruke norm (A) der den skulle ha vært norm (A (:)). Lineære filtre Linjær filtrering er hjørnesteinsteknikken for signalbehandling. For kort introduksjon er et lineært filter en operasjon hvor ved hver piksel x m, n av et bilde, blir en lineær funksjon evaluert på piksel og naboene for å beregne en ny pikselverdi y m, n. Et lineært filter i to dimensjoner har den generelle formen hvor x er inngangen, y er utgangen, og h er filterimpulsresponsen. Ulike valg av h fører til filtre som glatter, skjerper og oppdager kanter, for å nevne noen få applikasjoner. Høyre side av ligningen ovenfor er betegnet konsistent som h x og kalles konvolusjonen av h og x. Spatial-domain-filtrering To-dimensjonell lineær filtrering er implementert i MATLAB med conv2. Dessverre kan conv2 bare håndtere filtrering nær bildegrenser ved nullpoling, noe som betyr at filtreringsresultater vanligvis ikke er upassende for piksler nær grensen. For å omgå dette kan vi legge inn bilde og bruke det gyldige alternativet når du ringer conv2. Følgende M-funksjon gjør dette. Høyreklikk og lagre conv2padded. m for å bruke denne M-funksjonen. Her er noen eksempler: Et 2D filter h sies å være separerbart hvis det kan uttrykkes som ytterproduktet av to 1D-filtre h1 og h2. det er, h h1 (:) h2 (:). Det er raskere å passere h1 og h2 enn h. som det er gjort over for det glidende gjennomsnittsvinduet og det gaussiske filteret. Faktisk er Sobel filtre hx og han også separablewhat er h1 og h2 Fourier-domene filtrering. Spatial-domene filtrering med conv2 er lett en kostnadseffektiv drift. For et K K filter på et M N bilde koster conv2 O (MNK 2) tillegg og multiplikasjoner, eller O (N 4) antar M N K. For store filtre er filtrering i Fourier-domenet raskere siden beregningskostnaden reduseres til O (N 2 log N). Ved bruk av convolution-multiplikasjonsegenskapen til Fourier-transformasjonen beregnes konvolusjonen tilsvarende. Resultatet er ekvivalent med conv2padded (x, h) unntatt nær grensen, hvor den ovennevnte beregningen benytter periodisk grenseutvidelse. Fourier-basert filtrering kan også gjøres med symmetrisk grenseforlengelse ved å reflektere inngangen i hver retning: (Merk: En enda mer effektiv metode er FFT overlap-add filtrering. Signal Processing Toolbox implementerer FFT overlap-add i en dimensjon i fftfilt .) Ikke-lineære filtre Et ikke-lineært filter er en operasjon der hver filtrert piksel ym, n er en ikke-lineær funksjon av xm, n og naboene. Her diskuteres kort noen få typer av ikke-lineære filtre. Ordne statistikkfiltre Hvis du har Image Toolbox, kan ordningsstatistikkfiltre utføres med ordfilt2 og medfilt2. Et ordningsstatistikkfilter sorterer pikselverdiene over et nabolag og velger den største verdi. Min-, max - og medianfiltrene er spesielle tilfeller. Morfologiske filtre Hvis du har Image Toolbox, implementerer bwmorph ulike morfologiske operasjoner på binære bilder, som erosjon, utvidelse, åpning, lukking og skjelett. Det er også kommandoer tilgjengelig for morfologi på gråtonebilder: imerode. imdilat og imtophat. blant andre. Bygg ditt eget filter Av og til vil vi bruke et nytt filter som MATLAB ikke har. Koden nedenfor er en mal for å implementere filtre. (Merk: En hyppig feilaktig påstand er at sløyfer i MATLAB er treg og bør unngås. Dette var en gang sant, tilbake i MATLAB 5 og tidligere, men sløyfer i moderne versjoner er rimelig raske.) For eksempel er det alfa-trimmet gjennomsnittet filter ignorerer d 2 laveste og d 2 høyeste verdier i vinduet, og gjennomsnittlig gjenværende (2 r 1) 2 d-verdier. Filteret er en balanse mellom et medianfilter og et middelfilter. Det alfa-trimmet gjennomsnittet filteret kan implementeres i malmen. Som et annet eksempel er det bilaterale filteret
Comments
Post a Comment