Red neuronal para el reconocimiento de caracteres en una imagen gráfica

Se requieren servicios de programador. Se espera que el programador interactúe (discusión de algoritmos, explicación de código, ideas conjuntas para mejorar el programa, etc.). P.). La elección del lenguaje de implementación se discute y no es muy importante. Negociaremos un precio)

Estableciendo la tarea:
Se suministra un archivo gráfico al sistema (en mi caso será una foto del coche, el propósito es reconocer su número en el formato “xx000x”) – todas las fotos serán preparadas por mí.
En la salida, el sistema genera un archivo de texto en el que se indican los caracteres reconocidos en texto ordinario en el orden y con el salto de línea tal como se especificaron en el archivo original (en mi caso sin mover líneas).
El sistema se basa en el uso de un perceptrón multicapa, así como en el algoritmo para aislar cada carácter individual del archivo fuente y reconocerlo utilizando una red neuronal (N redes neuronales / 1 red neuronal con N salidas). Desafortunadamente, no se permite el uso de bibliotecas especiales, tendrás que prescribir todo en detalle, ciclos en un ciclo, varias cosas inherentes a la NS - funciones de activación, cálculos, pasajes, etc.
El sistema debe ser capaz de reconocer al menos 20 símbolos diferentes (dígitos, letras del alfabeto ruso, registro - uno solo).
La precisión del reconocimiento no es inferior al 90%.
El reconocimiento de cada símbolo individual debe ser implementado por la red neuronal. Para buscar una foto con una placa de máquina con un número, se debe utilizar el método Viola-Jones (después de detectar una placa con un número, debe dividirse en símbolos, y cada uno de ellos es reconocido por una red neuronal).
Para entrenar la NS prepararé los datos de entrada (esto serán símbolos sobre un fondo blanco, el número de opciones de imagen para cada carácter se puede discutir, creo que alrededor de 3-5 será suficiente).