Sieć neuronowa do rozpoznawania postaci w obrazie graficznym

Wymagane są usługi programisty. Oczekuje się, że programista będzie współpracował (dyskusja na temat algorytmów, wyjaśnienie kodu, wspólne pomysły na poprawę programu itp.). P.). Wybór języka realizacji jest omawiany i nie jest zbyt ważny. Negocjujemy cenę)

Ustalenie zadania:
Do systemu dostarczany jest plik graficzny (w moim przypadku będzie to zdjęcie samochodu, celem jest rozpoznanie jego numeru w formacie „xx000x”) – wszystkie zdjęcia będą przygotowane przeze mnie.
Na wyjściu system generuje plik tekstowy, w którym rozpoznane znaki są wskazane w zwykłym tekście w kolejności i z przeniesieniem linii, jak zostały określone w oryginalnym pliku (w moim przypadku bez przesuwania linii).
System oparty jest na wykorzystaniu wielowarstwowego perceptronu, a także na algorytmie izolacji każdego pojedynczego znaku z pliku źródłowego i jego rozpoznawania za pomocą sieci neuronowej (N sieci neuronowych / 1 sieć neuronowa z N wyjściami). Niestety, użycie specjalnych bibliotek nie jest dozwolone, wszystko trzeba będzie szczegółowo opisać, cykle w cyklu, różne rzeczy charakterystyczne dla NS - funkcje aktywacji, obliczenia, przejścia itp.
System musi być w stanie rozpoznać co najmniej 20 różnych symboli (cyfry, litery alfabetu rosyjskiego, rejestr - jeden).
Dokładność rozpoznawania nie niższa niż 90%.
Rozpoznawanie każdego pojedynczego symbolu powinno być realizowane przez sieć neuronową. Aby wyszukać zdjęcie z tablicą rejestracyjną z numerem, należy użyć metody Viola-Jones (po wykryciu tablicy z numerem, musi być podzielona na symbole, a każdy z nich jest rozpoznawany przez sieć neuronową).
Aby wytrenować NS, przygotuję dane wejściowe (będą to symbole na białym tle, liczba opcji obrazu dla każdego znaku może być omawiana, około 3-5 myślę, że wystarczy).