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Riconoscimento Di Caratteri Manoscritti Mediante Rete Neurale Addestrata Con Algoritmo Costruttivo Topologico

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Oggi, il riconoscimento dei caratteri scritti a macchina è diventato una realtà commerciale, e la tendenza di tutti i progressi è verso una sempre meno stringente classe di input: da font (tipi di carattere stampati) singoli stilizzati a multifont (caratteri di tipi, forme e dimensioni diverse), da copie di alta qualità alle normali impressioni dei nastri dattilografici e perfino a multicopie carbone di qualità sorprendentemente bassa. In contrasto con la manoscrittura, gli approcci degli OCR in questo campo hanno potuto contare sulla mancanza di grosse distorsioni spaziali nell'immagine dei caratteri e fare quindi considerevole uso di sagome campione (templates). I progressi nel riconoscimento off-line (riconoscimento in tempo differito rispetto alla scrittura) dei caratteri manoscritti sono stati più lenti. Il problema è intrinsecamente più difficile, rispetto a quello dell'OCR per i caratteri stampati o dattiloscritti, ed è riflesso nel fatto che anche la percentuale di errori umani, per caratteri manoscritti isolati, è molte volte più alta di quella dei caratteri scritti a macchina. La grande variabilità spaziale dei caratteri scritti a mano, ha spinto molti ricercatori a studiare metodi di riconoscimento che non faccessero uso di sagome campione. Così, i maggiori sforzi di molti ricercatori sono stati rivolti all'esplorazione di metodi di preprocessing unificati ed all' estrazione di caratteristiche. CLASSIFICAZIONE DEL RICONOSCIMENTO DEI CARATTERI: Ci sono comunque una infinità di problemi che riguardano il riconoscimento dei caratteri, e i risultati del riconoscimento sono spesso senza senso perchè riportati in letteratura senza una adeguata descrizione del problema di partenza. Dobbiamo inizialmente distinguere tra riconoscimento dei caratteri da una pagina precedentemente stampata (off-line) e riconoscimento on-line, in cui i caratteri sono generati mediante una penna ottica, tavoletta grafica o dispositivi simili. Il riconoscimento on-line è più semplice, perchè i dati forniscono una esatta traccia dei movimenti dello strumento scrivente, danno accurate informazioni sulla posizione del tratto e sulla loro sequenza temporale. Ulteriormente, può essere considerata accettabile anche una percentuale di errore quale il 5%; perchè ogni carattere può essere classificato, mostrato e corretto immediatamente dallo scrivente se è sbagliato. Il riconoscimento di caratteri manoscritti dovrebbe essere a sua volta distinto in: scrittura in stampatello e scrittura in corsivo (caratteri collegati insieme). La separazione dei caratteri stampatelli ovvia al problema della segmentazione, che rende il riconoscimento della scrittura in corsivo ben più difficile.

Anteprima della Tesi di Luigi Brugnolo

Anteprima della tesi: Riconoscimento Di Caratteri Manoscritti Mediante Rete Neurale Addestrata Con Algoritmo Costruttivo Topologico, Pagina 2

Tesi di Laurea

Facoltà: Ingegneria

Autore: Luigi Brugnolo Contatta »

Composta da 209 pagine.

 

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