OPTYCZNE ROZPOZNAWANIE ZNAKÓW Z UŻYCIEM SZTUCZNEJ INTELIGENCJI
Adam Musiał
adam.musial.ftims@gmail.comPolitechnika Łódzka, Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej (Polska)
Piotr Szczepaniak
Politechnika Łódzka, Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej (Polska)
Abstrakt
Celem projektu opisywanego w artykule było przygotowanie działającego systemu do optycznego rozpoznawania znaków, tj. zdolnego przekształcić rastrowy obraz wejściowy w łańcuch znaków odpowiadający zapisanemu tekstowi na obrazie. Nowością jest m.in. fakt wykonania tego systemu bez podążania za z góry znaną architekturą aplikacji, a przygotowanie go w sposób bardziej doświadczalny, czyli wykorzystując podejście nowatorskie.
Słowa kluczowe:
rozpoznawanie znaków, sztuczna inteligencja, ekstrakcja cech, algorytmy klastrowaniaBibliografia
Lazarek J., Szczepaniak P.: Detection of Semantically Significant Image Elements Using Neural Networks. Computer Recognition Systems 4, Tom 4.
Google Scholar
Musiał A., Szczepaniak P.: Optical Character Recognition using Artificial Intelligence Technologies. Master’s Thesis at the Institute of Information Technologies. Lodz University of Technology.
Google Scholar
Puchała D., Yatsymirskyy M.: Neural Network in Fast Adaptive Fourier Descriptor Based Leaves Classification. Artificial Intelligence and Soft Computing – ICAISC 2008.
Google Scholar
Szczepaniak P.: Obliczenia inteligentne, szybkie przekształcenia i klasyfikatory. Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, 2004.
Google Scholar
Autorzy
Adam Musiaładam.musial.ftims@gmail.com
Politechnika Łódzka, Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej Polska
Autorzy
Piotr SzczepaniakPolitechnika Łódzka, Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej Polska
Statystyki
Abstract views: 446PDF downloads: 137
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
