Современные методы машинного обучения и технология OCR для автоматизации обработки документов
Оптическое распознавание символов как одно из новаторских решений, оказавшее большое влияние на многие отрасли. Испытание проблем с распознаванием различных шрифтов, стилей и раскладок в ранних системах OCR. Внедрение данной технологии в производстве.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 21.02.2025 |
| Размер файла | 424,2 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
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 20.12.2011Процессы 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 11.02.2017Стиль как средство форматирования. Пользовательские стили, их сохранение и использование. Шаблоны документов и использование стилей в шаблонах. Изменение внешнего вида символов. Изменение в тексте размеров и стилей шрифтов. Изменение цвета букв.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 26.06.2015Комплекс, предназначенный для обработки документов и автоматизации работы пользователей в системах управления. Состав и основные компоненты электронного офиса. Информационные технологии виртуальных офисов. Использование интерактивной машинной графики.
лекция [28,1 K], добавлен 25.06.2013Необходимость 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 15.03.2015Системы и задачи их анализа. Методы системного анализа: аналитические; математические. Сущность автоматизации управления в сложных системах. Структура системы с управлением, пути совершенствования. Цель автоматизации управления. Этапы приятия решений.
реферат [324,3 K], добавлен 25.07.2010Как 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 29.04.2011Machine Learning как процесс обучения машины без участия человека, основные требования, предъявляемые к нему в сфере медицины. Экономическое обоснование эффективности данной технологии. Используемое программное обеспечение, его функции и возможности.
статья [16,1 K], добавлен 16.05.2016Методы 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 20.09.2014Определение назначения, характеристика типов операционных систем и анализ многозадачности в системах пакетной обработки. Ознакомление с приемами управления работой печатающих устройств в MS-DOS и формирование новых команд и символов матричного принтера.
курсовая работа [421,0 K], добавлен 22.06.2011Преимущества распределенных система обработки данных. Классификация интегрированных технологий. Модели реализации технологии "клиент-сервер". Мониторы обработки транзакций. Глобальные вычислительные и информационные сети. Виды доступа к глобальным сетям.
презентация [2,1 M], добавлен 20.11.2013Этап предварительной обработки данных, классификации, принятия решения. Изображения обучающих рукописных символов, тестового символа. Выход нейронной сети для тестового символа. График тренировки нейронной сети. Последовательность точек. Входные вектора.
статья [245,7 K], добавлен 29.09.2008Изучение использования расширяемого языка стилей для преобразований документов. Анализ взаимодействия XML и XSLT в архитектуре клиент-сервера. Обзор набора шаблонных правил, каждое из которых определяет процедуру обработки определенной части документа.
практическая работа [434,3 K], добавлен 13.05.2011История html. Гипертекст. Структура web-страницы. Переход внутри одного документа. Переход к другому документу. Правила синтаксиса. Кодирование символов. Использование символов. Управление цветом. Конструктор документов. Способы определения таблиц стилей.
дипломная работа [911,3 K], добавлен 25.02.2005Анализ проблем информационной безопасности в компьютерной сети организации, подключенной к Интернет. Современные подходы к их решению. Компьютерные вирусы и средства защиты от них. Применение межсетевых экранов как одно из решений проблем безопасности.
дипломная работа [929,0 K], добавлен 27.10.2013Информационные технологии в экономике. Основы автоматизации экономической деятельности предприятий. Компьютерные технологии моделирования управления. Защита информации в информационных системах. Программное обеспечение экономической деятельности.
курс лекций [1,8 M], добавлен 15.03.2010Выбор шрифтов. Окно Шрифт со списком установленных шрифтов. Работа с отступами и параметрами страницы. Верхний и нижний колонтитулы. Обрамление и заливка. Колонки. Таблицы. Сноски. Примечания и исправления.
реферат [207,8 K], добавлен 27.10.2003Методы решения проблем, возникающих на стадиях и этапах процесса принятия решений, их реализация в информационных системах поддержки принятия решений (СППР). Назначение СППР, история их эволюции и характеристика. Основные типы СППР, области их применения.
реферат [389,3 K], добавлен 22.11.2016Проектирование 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 05.01.2011Виды машинного обучения, его основные задачи и методы. Подходы к классификации: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, стохастический градиентный спуск, K-ближайший сосед, дерево решений, случайный лес, метод опорных векторов.
курсовая работа [436,9 K], добавлен 14.12.2022