PROGRAMSKI SUSTAV ZA RASPOZNAVANJE TISKANOG TEKSTA

Autor: Mladen JurkovićMentor: Prof.dr.sc. Zoran Kalafatić

Broj rada: 858Datum: 10.7.2009.

Sadržaj

Uvod Metoda izrade sustava Modeli sustava Prikaz faza Prikaz rada programa Zaključak

Uvod

Optičko raspoznavanje znakova

Računalni vid

Raspoznavanje uzoraka

Metoda izrade sustava

Učenje s učiteljem

Dvije faze:

Faza učenja

Faza odlučivanja

Slike za učenje

JPG format

Svako slovo prikazano s 19 fontova

Model faze učenja

Model faze odlučivanja

Ulazna slika

Pretprocesirana slika

Pronalaženje kontura

Polovice slova

Izlučivanje značajki

Vektor značajki je 5-dimenzionalan

Prva značajka: broj rupa u slovu

Ostale: Hu-ovi invarijantni momenti

Sličnost uzoraka

Udaljenost između vektora

n

iBi

Ai

BA mmxxd

1

11),(

Ai

Ai

Ai xxsignm log)(

gdje je i-ti član vektora značajki uzorka AAix

Ukupna sličnost: umnožak sličnosti svake od polovica slika i cijele slike

Klasifikacija nepoznatih uzoraka

1-NN metoda

Klasifikacija pomoću jednog prototipa

Konačna odluka: kombinacija ovih metoda

Problemi kod prepoznavanja

Sljepljivanje slova

Nezatvorenost kontura

Razlomljena slova

Prikaz rada programa

Slika za testiranje

Prepoznati tekst

THE QUICK BROMN DOG JUMPS OVER THE AZY FON

THE QUECK BMOWN DOG JUMFS OVES THE LAY FOX

THE QUICK BROKN DOC JUMPS OVER THE LAY FOZ

TNE QUICK BROWN DOG JUMPS OVER TNE LAZY FOX

TME QUICK BRONS SOG JUMPS OVER TME AY FOX

TGE QUICE BROSM DOG JXMPS OVER TME LAZY FON

TNE QUICK BROMN DOG JUMPS OVER TNE AZV FOX

Testiranje i uspješnost

Testirano na 7 nepoznatih fontova

Pogrešna klasifikacija: 5,66 %

Baza slika za učenje: 26 x 19 slova

Baza slika za testiranje: 7 x 400 slova

Programska potpora

Programski jezik: c++

Korištenje funkcija knjižnice OpenCV

Visual Studio 2008

Zaključak

Uspješnost ostvarenog programskog sustava > 94%

Moguća poboljšanja: korištenje rječnika

Hvala na pažnji

Pitanja?