Descrição do projeto
TraduzidoServiços de programador são necessários. Espera-se que o programador interaja (discussão de algoritmos, explicação de código, ideias conjuntas para melhorar o programa, etc.). P.). A escolha da linguagem de implementação é discutida e não é muito importante. Vamos negociar um preço)
Definindo a tarefa:
Um arquivo gráfico é fornecido ao sistema (no meu caso será uma foto do carro, o objetivo é reconhecer seu número no formato “xx000x”) – todas as fotos serão preparadas por mim.
Na saída, o sistema gera um arquivo de texto no qual os caracteres reconhecidos são indicados no texto comum na ordem e com a quebra de linha como foram especificados no arquivo original (no meu caso sem mover linhas).
O sistema é baseado no uso de um perceptron multicamadas, bem como no algoritmo para isolar cada caractere individual do arquivo fonte e reconhecê-lo usando uma rede neural (N redes neurais / 1 rede neural com N saídas). Infelizmente, o uso de bibliotecas especiais não é permitido, você terá que prescrever tudo em detalhes, ciclos em um ciclo, várias coisas inerentes à RN - funções de ativação, cálculos, passagens, etc.
O sistema deve ser capaz de reconhecer pelo menos 20 símbolos diferentes (dígitos, letras do alfabeto russo, registro - um único).
A precisão do reconhecimento não é inferior a 90%.
O reconhecimento de cada símbolo individual deve ser implementado pela rede neural. Para procurar uma foto com uma placa de máquina com um número, você precisa usar o método Viola-Jones (após detectar uma placa com um número, ela deve ser dividida em símbolos, e cada um deles é reconhecido por uma rede neural).
Para treinar a RN, eu prepararei os dados de entrada (isso será símbolos em um fundo branco, o número de opções de imagem para cada caractere pode ser discutido, cerca de 3-5 eu acho que será suficiente).
Definindo a tarefa:
Um arquivo gráfico é fornecido ao sistema (no meu caso será uma foto do carro, o objetivo é reconhecer seu número no formato “xx000x”) – todas as fotos serão preparadas por mim.
Na saída, o sistema gera um arquivo de texto no qual os caracteres reconhecidos são indicados no texto comum na ordem e com a quebra de linha como foram especificados no arquivo original (no meu caso sem mover linhas).
O sistema é baseado no uso de um perceptron multicamadas, bem como no algoritmo para isolar cada caractere individual do arquivo fonte e reconhecê-lo usando uma rede neural (N redes neurais / 1 rede neural com N saídas). Infelizmente, o uso de bibliotecas especiais não é permitido, você terá que prescrever tudo em detalhes, ciclos em um ciclo, várias coisas inerentes à RN - funções de ativação, cálculos, passagens, etc.
O sistema deve ser capaz de reconhecer pelo menos 20 símbolos diferentes (dígitos, letras do alfabeto russo, registro - um único).
A precisão do reconhecimento não é inferior a 90%.
O reconhecimento de cada símbolo individual deve ser implementado pela rede neural. Para procurar uma foto com uma placa de máquina com um número, você precisa usar o método Viola-Jones (após detectar uma placa com um número, ela deve ser dividida em símbolos, e cada um deles é reconhecido por uma rede neural).
Para treinar a RN, eu prepararei os dados de entrada (isso será símbolos em um fundo branco, o número de opções de imagem para cada caractere pode ser discutido, cerca de 3-5 eu acho que será suficiente).
Desenvolvimento de software Dinheiro, Transferência bancária
