Optik markah pengiktirafan (OMR) enjin

OMR (wiki) akan kertas jawapan yang tidak boleh dibaca oleh manusia. Projek-projek ini menghapuskan keperluan untuk membeli OMR membaca mesin dan juga pengimbas foto untuk komputer. Mana-mana 2MP < kamera telefon bimbit dengan autofokus akan melakukan pekerjaan itu.

Borang pengiktirafan dan pemprosesan digunakan seluruh dunia untuk menangani pelbagai tugas termasuk klasifikasi, dokumen Arkib, pengecaman aksara optik dan pengecaman tanda optik. Daripada kategori umum tersebut, OMR adalah satu ciri yang sering tersalah faham dan underused dalam pengimejan dokumen kerana masa yang diperlukan untuk menyediakan OMR berdasarkan borang-borang dan kesukaran untuk mengesan dengan tepat bidang OMR yang diisi pada satu dokumen yang diimbas. Membuat dan memproses borang-borang OMR boleh menjadi mimpi ngeri yang memakan masa dan kertas putih ini akan membincangkan bagaimana untuk mengurangkan isu-isu tersebut melalui pengesanan automatik, klasifikasi dan pemprosesan.

Bentuk-bentuk mengandungi sejumlah kecil bidang OMR untuk menangkap maklumat seperti jantina dan taraf perkahwinan. Ini menyebabkan sedikit kesukaran tidak kerana terdapat bidang-bidang yang sangat sedikit untuk berurusan dengan. Di sisi lain, mencipta dan memproses borang-borang yang dikuasai oleh pelbagai pilihan soalan adalah nyata lebih sukar disebabkan oleh isipadu medan-medan yang boleh makan ke dalam satu halaman. Selain itu, saiz kecil kotak semak, buih dan lain-lain jenis bidang OMR mencipta hipersensitif berpotensi mengakibatkan lebih palsu negatif atau positif.

Berikut kita akan mengkaji dengan lebih terperinci bagaimana untuk mengurangkan kedua-dua masalah ini sama dengan membangunkan aplikasi pengiktirafan borang OMR dengan LEADTOOLS. SDK pengimejan memenangi anugerah ini mengandungi semua alat-alat yang diperlukan untuk menggabungkan menjimatkan masa dan programmer api mesra dengan ketepatan pengecaman canggih dan pantas bagi tahap kualiti dalam penyelesaian akhir anda yang tidak dapat ditandingi.

 

 

Sekurang-kurangnya sebahagian Squares (PLS)

Menunjukkan bagaimana untuk menggunakan sebahagian petak sekurang-kurangnya untuk memuatkan satu (berbilang dan multivariate) model regresi linear daripada data tinggi-dimensionality.

 

Analisis regresi linear dan logistik

Contoh permohonan untuk mewujudkan dan memuatkan model logistik regresi. Juga sesuai dengan model regresi linear berganda untuk tujuan perbandingan, dan menjalankan ujian chisquare dan mengira statistik Wald's bagi pekali regresi logistik.

 

Penerima yang beroperasi lengkung ciri-ciri (ROC)

Contoh permohonan menunjukkan cara untuk mencipta dan menggambarkan lengkung ciri-ciri operasi penerima daripada satu set diberikan keputusan dari ujian atau satu proses pengelasan.

 

Cox yang berkadar bahaya

Bagaimana untuk melakukan analisis survival menggunakan Cox yang berkadar bahaya model regresi dan ramalan data masa-censured.

 

Klasifikasi Bayes biasa

Apakah Pengelas Bayes Normal

Pengelas Bayes Normal ini juga dikenali sebagai Pengelas Bayes naif.

Menurut wikipedia

Pengelas Bayes naive adalah satu istilah dalam menangani Pengelas kebarangkalian mudah yang berdasarkan menggunakan teorem Bayes' dengan kuat (naive) kemerdekaan andaian statistik Bayesian. Satu istilah yang lebih deskriptif untuk model kebarangkalian asas akan menjadi "model ciri-ciri bebas".

Secara ringkasnya, Pengelas Bayes naive menganggap kehadiran (atau ketiadaan) ciri-ciri tertentu dalam kelas yang berkaitan dengan kewujudan (atau ketiadaan) mana-mana ciri-ciri lain. Sebagai contoh, buah-buahan yang boleh dipertimbangkan untuk menjadi epal jika ianya merah, bulat, dan kira-kira 4" dalam diameter. Walaupun ciri-ciri ini bergantung kepada kewujudan ciri-ciri lain, Pengelas Bayes naive menganggap semua sifat ini secara bebas menyumbang kepada kebarangkalian bahawa buah-buahan ini adalah epal.

Bergantung kepada jenis tepat model kebarangkalian, naive Bayes classifiers boleh dilatih sangat berkesan dalam suasana pembelajaran yang diselia. Dalam kebanyakan aplikasi praktikal, anggaran parameter bagi naive Bayes model menggunakan kaedah maksimum kemungkinan; dalam erti kata lain, bekerja dengan model Bayes naive tanpa percaya kepada kebarangkalian Bayesian atau menggunakan mana-mana kaedah Bayesian.

Walaupun mereka reka-bentuk naive dan andaian-andaian yang nampaknya terlalu dipermudah, naive Bayes classifiers sering bekerja lebih baik dalam pelbagai situasi dunia sebenar yang kompleks daripada satu jangkakan. Terkini, analisis yang berhati-hati masalah pengkelasan Bayesian telah menunjukkan bahawa terdapat beberapa sebab teori keberkesanan nampaknya tidak munasabah classifiers Bayes naive. [1] kelebihan Pengelas Bayes naive adalah bahawa ia memerlukan sedikit data latihan untuk menganggar parameter (cara-cara dan perbezaan pembolehubah) perlu bagi klasifikasi. Kerana pemboleh ubah bebas adalah diandaikan, hanya perbezaan di antara pembolehubah bagi setiap kelas perlu ditentukan dan tidak seluruh covariance matriks.

NormalBayes.png

 

K terdekat jiran-jiran

Apakah Pengelas jiran-jiran terdekat K

Menurut wikipedia Bahasa Melayu,

Dalam pengiktirafan corak, algoritma k terdekat jiran-jiran (k-NN) adalah satu kaedah untuk mengelaskan objek berdasarkan contoh-contoh latihan yang terdekat di dalam ruang yang direka. k-NN ialah pembelajaran berasaskan contoh, atau malas belajar di mana fungsi hanya bergantungan tempatan dan semua pengiraan adalah ditunda sehingga klasifikasi. Ia juga boleh digunakan untuk regresi.

 

KNearest.png

 

SVM (Mesin Vektor Sokongan

Apa itu Mesin Vektor Sokongan

Menurut wikipedia Bahasa Melayu,

Mesin Vektor Sokongan (SVMs) adalah satu set berkaitan diselia pembelajaran kaedah-kaedah yang digunakan untuk pengelasan dan regresi. Melihat input data sebagai dua set vektor dalam sesuatu Ruang n-dimensi, SVM yang akan membina hyperplane pengasingan dalam ruang itu, yang memaksimumkan margin antara dua set data. Untuk mengira margin, hyperplanes selari dua dibina, satu pada setiap sisi hyperplane pengasingan, iaitu "betul" dua set data. Secara intuitif, pemisahan yang baik dapat dicapai dengan hyperplane yang mempunyai jarak yang jauh terbesar kepada jiran datapoints kedua-dua kelas, sejak pada umumnya lebih besar margin yang rendah ralat generalisasi daripada Pengelas yang.

SVM.png

Jangkaan-pemaksimuman

Apakah yang Expectaion-pemaksimuman Pengelas

Menurut wikipedia Bahasa Melayu,

Algoritma jangkaan-pemaksimuman (EM) untuk digunakan dalam statistik untuk mencari kemungkinan maksimum anggaran parameter dalam model-model kebarangkalian, di mana model bergantung pada pemboleh-ubah pendam unobserved. EM adalah satu kaedah lelaran yang silih berganti antara melaksanakan langkah jangkaan (E), yang mengira jangkaan kemungkinan log berkenaan dengan anggaran semasa pengagihan bagi pembolehubah pendam, dan langkah pemaksimuman (M), yang mengira parameter yang memaksimumkan kemungkinan log yang dijangka ditemui pada langkah E. Parameter ini kemudiannya digunakan untuk menentukan taburan pembolehubah pendam dalam langkah E seterusnya.

 

ExpectationMaximization.png

 

Simulasi rangkaian Neural belakang-penyebaran

Ini adalah mudah simulasi rangkaian Neural belakang-penyebaran


pic4.png

pic5.png

 

Penterjemahan DNA

Biologi molekul dan genetik, terjemahan adalah peringkat ketiga daripada protein biosynthesis (sebahagian daripada keseluruhan proses ekspresi gen). Dalam penterjemahan, Utusan RNA (mRNA) yang dihasilkan oleh transkripsi adalah diterjemahkan oleh ribosome untuk menghasilkan rantaian asid amino tertentu, atau polypeptide, yang akan kemudian lipat ke protein yang aktif. Permohonan ini menunjukkan turutan bacaan dan terjemahan DNA.

 

Pengiktirafan tanda tangan

Demonstrasi contoh ini menggunakan pengesanan gerakan sebagai langkah yang pertama dan kemudian melakukan beberapa rutin yang menarik dengan objek yang dikesan - tangan gerak isyarat pengiktirafan. Mari kita katakan kita mempunyai kamera yang mengawasi sesetengah kawasan. Apabila seseorang masuk ke dalam kawasan tersebut dan membuat beberapa isyarat tangan di hadapan kamera, permohonan perlu mengesan jenis isyarat dan meningkatkan kejadian, sebagai contoh. Apabila tangan gerak isyarat pengiktirafan dikesan, permohonan itu boleh melakukan tindakan yang berbeza bergantung kepada jenis isyarat. Sebagai contoh, gerak isyarat pengiktirafan permohonan boleh mengawal beberapa jenis peranti atau aplikasi lain yang menghantar perintah berlainan kepadanya bergantung kepada isyarat yang diiktiraf. Apakah jenis gerak isyarat tangan kita bercakap tentang? Permohonan tertentu ini mengenali gerak isyarat sehingga 15, iaitu gabungan 4 jawatan berbeza dengan 2 tangan - tangan tidak dibangkitkan, dibangkitkan secara pepenjuru ke bawah, menyerong atau dibangkitkan terus.

Hands Gestures Recognition

 

Editor pokok tingkah laku

Reka-bentuk otak adalah editor pokok tingkah-laku visual. Ia membolehkan anda membina tingkah laku pokok dengan menggunakan hanya drag & drop. Editor menyokong plugin, pengeksport dan kedai-kedai tingkah laku sebagai fail XML.

Sila notis bahawa Reka bentuk otak adalah seorang penyunting. Anda perlu menulis sendiri pengeksport yang menjana fail bagi AI anda. Editor mengandungi logik nod tiada jadi ia mengandungi tiada AI. Anda perlu melaksanakan nod sendiri. Nod boleh ditambah, dibuang atau diubahsuai dengan mengubah kod sumber Plugin contoh yang disertakan.

brainiac_designer.png

Sokongan untuk hiasi dan plugin

brainiac_designer_workspaces.png

Anggaran menimbulkan 3D


3D Pose Estimation

Aplikasi sampel ini menunjukkan penggunaan POSIT dan algoritma Coplanar POSIT untuk 3D menimbulkan anggaran. Permohonan membuat beberapa objek tiruan yang membolehkan pengguna untuk putar dan mengalih keluarnya. Kemudian mata unjuran yang digunakan untuk anggaran menimbulkan objek itu. Permohonan menyediakan matriks transformasi objek yang asal dan satu anggaran, jadi pengguna boleh membandingkan kedua-dua mereka. Sampel kebanyakannya bertujuan untuk ujian/memahami algoritma anggaran menimbulkan.

Anggaran menimbulkan 3D (2)


3D Pose Estimation 2

Aplikasi sampel ini juga menunjukkan penggunaan POSIT dan algoritma Coplanar POSIT untuk 3D menimbulkan anggaran, namun ia menganggarkan menimbulkan objek sebenar yang ditunjukkan pada gambar beberapa. Permohonan membolehkan anda membuka beberapa fail imej, pilih imej mata objek untuk menganggarkan menimbulkan untuk, menentukan model koordinat titik tersebut dan kemudian menganggarkan objek yang menimbulkan. Apabila anggaran dibuat, permohonan akan menyebabkan sistem koordinat X/Y/Z yang menggunakan anggaran giliran dan kedudukan yang ideal perlu sepadan Tunjuk gambar objek. Permohonan itu mengandungi beberapa sampel yang terbina dalam untuk menunjukkan bagaimana ia berfungsi.

Rakan kongsi kami

itresearches Discover our Technology Demonstrations : http://t.co/Bm1s6kIFub http://t.co/9JcATBDbUc

Hubungi kami!

Newsletter

Address

Address:
34 New House, 67-68 Hatton Garden, London, England, EC1N 8JY, City of London
Toll(UK):
+448000786364
Fax(UK) :
+448458520997

About Us

IT Researches ltd is an information technology company & International computer research centre offering a wide variety of 'AI Powered™' IT services for companies and researchers worldwide .

Connet With Us