[Параметры] [Интерфейс] [Работа с письмами] [Ошибки]
(01) (02) (03) (04) (05) (06) (07) (08) (09) (10) (11) (12) (13) (14) (15) (16) (17) (18) (19) (20) (21) (22) (23) (24) (25) (26) (27) (28) (29) (30) (31) (32) (33) (34) (35) (36) (37) (38) (39) (40) (41) (42) (43) (44) (45) (46) (47) (48) (49) (50) (51) (52) (53) (54) (55) (56) (57) (58) (59) (60) (61) (62) (63) (64) (65) (66) (67) (68) (69) (70) (71) (72) (73) (74) (75) (76) (77) (78) (79) (80) (81) (82) (83) (84) (85) (86) (87) (88) (89) (90) (91) (92) (93) (94)

Легко представить, с какими трудностями встречаются те, кто обрабатывает результаты переписи населения, итоги голосования с помощью бумажных бюллетеней, заполняемые ежегодно налоговые декларации, экзаменационные листы и многое другое. Главная проблема автоматического ввода для считывания таких документов состоит в создании высокоточного "интеллектуального" классификатора, основанного на распознавании одиночных рукописных символов. Все существующие подходы к построению такого классификатора не идеальны.

Примером построения системы распознавания служит так называемый признаковый классификатор. Он использует набор вычисляемых по представленному тем или иным способом изображению признаков и решающее правило классификации (по известным математическим формулам).

Сотрудники Института радиотехники и электроники РАН разработали новую систему признаков, вычисляемую по векторному изображению. Вначале изображение символа представляется как набор векторов, которые моделируют его в виде статической траектории движения пишущего инструмента. На откорректированное изображение накладывается сетка из шести полос. Попадание в одну или несколько из этих полос, а также в один из девяти образованных полосами квадратов определяет положения точек, вершин, концов цепей, число пересечений в вертикальном и горизонтальном направлениях и др. - все то, чем можно описать изображение рукописного символа (количество признаков достигает 224). Эти данные подвергаются математической обработке и затем сравниваются с эталонными (полученными усреднением) результатами. Авторы реферируемой статьи считают, что решающую роль в распознавании рукописи играет выбор оптимального набора признаков, а предложенная система дает улучшенные результаты по сравнению с другими системами признаков.

Ю. ГУЛЯЕВ, В. ТЕРЕЩЕНКО, Т. ХАЛЕВИНА, Д. ЯН. Метод распознавания рукописных символов, основанный на новой системе признаков, вычисленных по векторному изображению. "Доклады Академии наук" том 389, № 3, 2003, стр. 314-31 Была ли Ангарида?



(01) (02) (03) (04) (05) (06) (07) (08) (09) (10) (11) (12) (13) (14) (15) (16) (17) (18) (19) (20) (21) (22) (23) (24) (25) (26) (27) (28) (29) (30) (31) (32) (33) (34) (35) (36) (37) (38) (39) (40) (41) (42) (43) (44) (45) (46) (47) (48) (49) (50) (51) (52) (53) (54) (55) (56) (57) (58) (59) (60) (61) (62) (63) (64) (65) (66) (67) (68) (69) (70) (71) (72) (73) (74) (75) (76) (77) (78) (79) (80) (81) (82) (83) (84) (85) (86) (87) (88) (89) (90) (91) (92) (93) (94)