Description du projet
TraduitDes services de programmeur sont requis. On s'attend à ce que le programmeur interagisse (discussion des algorithmes, explication du code, idées communes pour améliorer le programme, etc.). P.). Le choix du langage de mise en œuvre est discuté et n'est pas très important. Nous négocierons un prix)
Définition de la tâche :
Un fichier graphique est fourni au système (dans mon cas, ce sera une photo de la voiture, l'objectif est de reconnaître son numéro au format “xx000x”) – toutes les photos seront préparées par moi.
À la sortie, le système génère un fichier texte dans lequel les caractères reconnus sont indiqués dans le texte ordinaire dans l'ordre et avec le retour à la ligne tel qu'ils étaient spécifiés dans le fichier original (dans mon cas sans déplacer les lignes).
Le système est basé sur l'utilisation d'un perceptron multicouche, ainsi que sur l'algorithme d'isolement de chaque caractère individuel du fichier source et de sa reconnaissance à l'aide d'un réseau de neurones (N réseaux de neurones / 1 réseau de neurones avec N sorties). Malheureusement, l'utilisation de bibliothèques spéciales n'est pas autorisée, vous devrez tout prescrire en détail, des cycles dans un cycle, diverses choses inhérentes aux RN - fonctions d'activation, calculs, passages, etc.
Le système doit être capable de reconnaître au moins 20 symboles différents (chiffres, lettres de l'alphabet russe, registre - un seul).
La précision de la reconnaissance n'est pas inférieure à 90%.
La reconnaissance de chaque symbole individuel doit être mise en œuvre par le réseau de neurones. Pour rechercher une photo avec une plaque d'immatriculation avec un numéro, il faut utiliser la méthode Viola-Jones (après avoir détecté une plaque avec un numéro, elle doit être divisée en symboles, et chacun d'eux est reconnu par un réseau de neurones).
Pour entraîner le RN, je préparerai les données d'entrée (ce seront des symboles sur fond blanc, le nombre d'options d'image pour chaque caractère peut être discuté, environ 3-5 je pense que ce sera suffisant).
Définition de la tâche :
Un fichier graphique est fourni au système (dans mon cas, ce sera une photo de la voiture, l'objectif est de reconnaître son numéro au format “xx000x”) – toutes les photos seront préparées par moi.
À la sortie, le système génère un fichier texte dans lequel les caractères reconnus sont indiqués dans le texte ordinaire dans l'ordre et avec le retour à la ligne tel qu'ils étaient spécifiés dans le fichier original (dans mon cas sans déplacer les lignes).
Le système est basé sur l'utilisation d'un perceptron multicouche, ainsi que sur l'algorithme d'isolement de chaque caractère individuel du fichier source et de sa reconnaissance à l'aide d'un réseau de neurones (N réseaux de neurones / 1 réseau de neurones avec N sorties). Malheureusement, l'utilisation de bibliothèques spéciales n'est pas autorisée, vous devrez tout prescrire en détail, des cycles dans un cycle, diverses choses inhérentes aux RN - fonctions d'activation, calculs, passages, etc.
Le système doit être capable de reconnaître au moins 20 symboles différents (chiffres, lettres de l'alphabet russe, registre - un seul).
La précision de la reconnaissance n'est pas inférieure à 90%.
La reconnaissance de chaque symbole individuel doit être mise en œuvre par le réseau de neurones. Pour rechercher une photo avec une plaque d'immatriculation avec un numéro, il faut utiliser la méthode Viola-Jones (après avoir détecté une plaque avec un numéro, elle doit être divisée en symboles, et chacun d'eux est reconnu par un réseau de neurones).
Pour entraîner le RN, je préparerai les données d'entrée (ce seront des symboles sur fond blanc, le nombre d'options d'image pour chaque caractère peut être discuté, environ 3-5 je pense que ce sera suffisant).
Développement de logiciels Espèces, Virement bancaire
