PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
Tytuł artykułu

A new approach to OCR

Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Zbiory przybliżone w rozpoznawaniu znaków
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The paper presents an attempt to apply the Rough Sets Theory to Optical Character Recognition with purpose of accelerating the recognition process and decreasing the database of the characters which is usually very big. Simultaneously, it leads to lower performance and price requirements for automatic identification systems. In this approach specific characters features are referred to as an information systems. The Rough Sets Theory allows extracting the most important information from the system, neglecting the other - irrelevant. This process is fully automatic and does not require any human decision in the area of usefulness of certain characters' features. A discernibility matrix, which is built in this way, constitutes a reduced database for classification algorithms. A brief description of Classical Optical Character Recognition Theory and Rough Sets Theory as well as some selected research and experimental results are also presented. As it turns out to be, even 95% of information on the recognized characters may be neglected if certain criteria are met.
PL
W artykule zaprezentowano próbę zastosowania teorii zbiorów przybliżonych do rozpoznawania znaków. Ma to na celu przyspieszenie procesu rozpoznawania oraz zmniejszenie (zwykle bardzo dużej) bazy danych o poszeczegolnych znakach. Tym samym prowadzi to do obniżenia wymagań wydajnościowych, a zarazem ceny, stawianych systemom automatycznej identyfikacji znaków. W tym podejściu charakterystyczne cechy znaków (wyznaczone tradycyjnymi metodami) traktowane są jako system informacyjny. Teoria zbiorów przybliżonych pozwala na wyodrębnienie z niego najwazniejszych informacji (z punktu widzenia rozpoznawania), a odrzucenie pozostałych - nieistotnych. Proces ten jest w pełni automatyczny i nie wymaga od człowieka podejmowania żadnych decyzji, co do przydatności określonych cech znaków. Utworzona w ten sposób macierz rozróżnialności stanowi zredukowaną bazę danych dla algorytmów klasyfikujących. W artykule zamieszczono także krótki opis teorii rozpoznawania znakow i teorii zbiorów przybliżonych oraz wybrane wyniki przeprowadzonych badań i eksperymentów. Jak się okazuje, przy spełnieniu pewnych warunków, nawet 95% informacji o rozpoznawanych znakach może być pominięte bez uszczerbku dla jakosci klasyfikacji.
Rocznik
Strony
143--153
Opis fizyczny
Bibliogr. 4 poz.
Twórcy
autor
  • Instytut Podstaw Elektroniki, Politechnika Warszawska
Bibliografia
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BWA1-0001-0245
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.