Распознавания оптических меток (OMR)

OMR (вики) листы ответов, которые не предназначены для чтения человеком. Это проекты устраняет необходимость купить OMR чтения машин и даже Фото Сканер для компьютера. Любой 2МП < мобильный телефон камеры с автофокусом будет делать эту работу.

Формы признания и обработки используется во всём мире для решения широкого круга задач, включая классификацию, архивных документов, оптического распознавания символов и оптический знак признания. Из этих общих категорий OMR является функция часто неправильно и недостаточно в документ изображений из-за времени, необходимого для установки OMR на основе форм и сложности точно обнаруживать какие OMR поля заполнены на отсканированном документе. Создание и обработка OMR формы может быть длительным кошмар, и этот документ обсудят, как для смягчения этих проблем посредством автоматического обнаружения, классификации и обработки.

Большинство форм содержат небольшое количество OMR поля для сбора информации, таких, как пол и семейное положение. Эти вызвать практически не трудности, потому что есть очень мало полей для решения. С другой стороны создания и обработки форм преобладают многочисленные вопросы выбора заметно более сложным из-за огромное количество полей, которые могут быть упакованы в страницу. Кроме того небольшой размер флажков, пузыри и другие типы полей OMR создает потенциальные Гиперчувствительность, что приводит к более ложного негативов или срабатываний.

Ниже мы рассмотрим более подробно как облегчить обе из этих общих проблем путем разработки приложения распознавания форм OMR с LEADTOOLS. Это наградами изображений SDK содержит все необходимые инструменты, чтобы совместить экономию времени и программист дружественные интерфейсы API с современным точность распознавания и скорость для непревзойденный уровень качества в ваше окончательное решение.

Скрытые марковские модели

Показано, как использовать скрытые марковские модели (HMMs) и марковские последовательности классификаторы признать последовательности дискретных наблюдений.

Denavit Хартенберг кинематика

Демонстрируется использование Denavit-Хартенберг параметры и уравнения модели кинематических цепей.

Левенберг Марквардт

Демонстрация использования нейро приложений для работы с Левенберг-Марквардт вместо метод обратного распространения ошибки. Включает в себя решения для аппроксимации, предсказания временных рядов и эксклюзивные- или (XOR) проблемы с использованием нейронных сетей, подготовленных Левенберг Марквардт.

Отпечатков пальцев Проверка

Распознавания отпечатков пальцев является областью активных исследований в настоящее время. Важным элементом в системах распознавания отпечатков пальцев является алгоритм сопоставления отпечатков пальцев. Согласно предметной области, соответствующие алгоритмы отпечатков пальцев подразделяются на две категории: отпечатков пальцев алгоритмов проверки и снятия отпечатков пальцев алгоритмы идентификации. Цель алгоритмов проверки отпечатков пальцев необходимо определить ли двух пальцев берутся же палец или нет. С другой стороны алгоритмы идентификации отпечатков пальцев Поиск запрос отпечатков пальцев в базе данных ищет отпечатки пальцев, и откуда же палец.

Это Demo демонстрирует как распознавания отпечатков пальцев, так и идентификации.

Случайная выборка консенсуса (RANSAC)

Демонстрируется использование RANSAC подогнать энергично линейную регрессию, избегая негативных последствий выбросов в регрессии данных.