Projektbeschreibung
ÜbersetztProgrammierdienste sind erforderlich. Vom Programmierer wird erwartet, dass er interagiert (Diskussion von Algorithmen, Erklärung von Code, gemeinsame Ideen zur Verbesserung des Programms usw.). P.). Die Wahl der Programmiersprache wird besprochen und ist nicht sehr wichtig. Wir verhandeln einen Preis)
Aufgabenstellung:
Eine Grafikdatei wird dem System zur Verfügung gestellt (in meinem Fall wird es ein Foto des Autos sein, das Ziel ist es, seine Nummer im Format „xx000x“ zu erkennen) – alle Fotos werden von mir vorbereitet.
Am Ausgang gibt das System eine Textdatei aus, in der die erkannten Zeichen im normalen Text in der Reihenfolge und mit dem Zeilenumbruch angegeben sind, wie sie in der Originaldatei angegeben wurden (in meinem Fall ohne Zeilenverschiebung).
Das System basiert auf der Verwendung eines mehrschichtigen Perzeptrons sowie auf dem Algorithmus zur Isolierung jedes einzelnen Zeichens der Quelldatei und dessen Erkennung mit einem neuronalen Netzwerk (N neuronale Netzwerke / 1 neuronales Netzwerk mit N Ausgängen). Leider ist die Verwendung spezieller Bibliotheken nicht erlaubt, alles muss im Detail beschrieben werden, Schleifen in einer Schleife, verschiedene Dinge, die dem NS eigen sind - Aktivierungsfunktionen, Berechnungen, Durchläufe usw.
Das System muss in der Lage sein, mindestens 20 verschiedene Symbole (Ziffern, Buchstaben des russischen Alphabets, Groß- und Kleinschreibung - eine einzige) zu erkennen.
Die Erkennungsgenauigkeit beträgt nicht weniger als 90%.
Die Erkennung jedes einzelnen Symbols sollte vom neuronalen Netzwerk implementiert werden. Um ein Foto mit einem Nummernschild zu suchen, muss die Viola-Jones-Methode verwendet werden (nach der Erkennung eines Nummernschildes muss es in Symbole unterteilt werden, und jedes davon wird von einem neuronalen Netzwerk erkannt).
Um das NS zu trainieren, werde ich die Eingabedaten vorbereiten (das werden Symbole auf weißem Hintergrund sein, die Anzahl der Bildvarianten für jedes Zeichen kann besprochen werden, etwa 3-5 denke ich, werden ausreichen).
Aufgabenstellung:
Eine Grafikdatei wird dem System zur Verfügung gestellt (in meinem Fall wird es ein Foto des Autos sein, das Ziel ist es, seine Nummer im Format „xx000x“ zu erkennen) – alle Fotos werden von mir vorbereitet.
Am Ausgang gibt das System eine Textdatei aus, in der die erkannten Zeichen im normalen Text in der Reihenfolge und mit dem Zeilenumbruch angegeben sind, wie sie in der Originaldatei angegeben wurden (in meinem Fall ohne Zeilenverschiebung).
Das System basiert auf der Verwendung eines mehrschichtigen Perzeptrons sowie auf dem Algorithmus zur Isolierung jedes einzelnen Zeichens der Quelldatei und dessen Erkennung mit einem neuronalen Netzwerk (N neuronale Netzwerke / 1 neuronales Netzwerk mit N Ausgängen). Leider ist die Verwendung spezieller Bibliotheken nicht erlaubt, alles muss im Detail beschrieben werden, Schleifen in einer Schleife, verschiedene Dinge, die dem NS eigen sind - Aktivierungsfunktionen, Berechnungen, Durchläufe usw.
Das System muss in der Lage sein, mindestens 20 verschiedene Symbole (Ziffern, Buchstaben des russischen Alphabets, Groß- und Kleinschreibung - eine einzige) zu erkennen.
Die Erkennungsgenauigkeit beträgt nicht weniger als 90%.
Die Erkennung jedes einzelnen Symbols sollte vom neuronalen Netzwerk implementiert werden. Um ein Foto mit einem Nummernschild zu suchen, muss die Viola-Jones-Methode verwendet werden (nach der Erkennung eines Nummernschildes muss es in Symbole unterteilt werden, und jedes davon wird von einem neuronalen Netzwerk erkannt).
Um das NS zu trainieren, werde ich die Eingabedaten vorbereiten (das werden Symbole auf weißem Hintergrund sein, die Anzahl der Bildvarianten für jedes Zeichen kann besprochen werden, etwa 3-5 denke ich, werden ausreichen).
Softwareentwicklung Bargeld, Banküberweisung
