Привет всем.

Хочу написать простенький распознователь рукописного текста.

Предпологается что, "на вход" поступает картинка. В ней содержится текст и возможно рисунки. Необходимо распознать то что возможно и затем сохранить в виде текста с не расспознаными фрагментами картинки.

Интересно обменятся идеями по поводу построения распознователя.
Добавлено @ 08:38
Я себе это предстовляю так:

Забить в базу шаблоны букв в виде векторов. А затем выделять на картинке обекты, разбивать их на вектора и сравнивать.

Задача распознования рукописного текста весьма сложная.
Прежде чем приступить к реализации лучше подумать хватит ли сил.
Компания Finereader так и не сумела решить эту задачу на должном уровне

Я и не собираюсь заниматся этим хотя бы на уровне Finereader. Просто хочу покрутить эту тему и понять основные принципы (а вдруг чего и придумаем).

Вобщем-то я вроде в начале написал, что хочу получить простенькую программу.

Цитата(PavelK @ 25.10.2005, 09:34)

Хочу написать простенький распознователь рукописного текста

для начала напиши распознователь печатного текста. а потом уже на рукописных переходи... тут ведь подчерк, наклон и еще кучу специфических параметров обрабатывать и анализировать надо...

Кое-какой опыт по работе с печатным текстом у меня есть. Правда, делалось все это на MatLabe. В общем там больших проблем нет (если экзотические шрифты не использовать).
Добавлено @ 10:14
Вы бы лучше идеи как это сделать подкинули, чем меня отговаривать.

посмотри
тут
тут
и тут

может быть поможет

Спасибо за ссылочки. А как бы мне не только рецензию, а и саму дипломную получить?

А мне кажется нужно нейронные сети использовать. Тогда прога будет распозновать буквы даже с помехами. К сожалению сам я писал только распознование гласная\согласная, но всеже...

Нейронная сет штука хорошая, только ее напиши попробуй.
Лично я считаю, что сначала неплохо бы просто распознаватель написать, а уж потом нейроны мучить.

Зря ты так сразу. Почитай про нейроновые сетки. Там все просто. Есть у тебя нейрон. Ты подаешь ему на вход сигналы. Допучтим у нас буква 5х5, поэтому сигналов meltn 25: 1 - если черная клетка в букве, 0 - если белая. Нейрон твой жует твои сигналы и выдает ответ "А" это буква или нет, расчитывая это по формуле: <РЕЗУЛЬТАТ>=<сигнал1>*<Вес1>+<сигнал2>*<Вес2>+...+<сигнал25>*<Вес25>;
If <РЕЗУЛЬТАТ> > <Порог> then Буква - А, если нет, то не А.
Все здесь сводится к тому, чтобы расчитать эти <Вес> так, чтобы когда у нас поступали сигналы c буквы "А", то выражение <Результат> было больше порога, обычно он берется 1.5 или 0.5. Такой процесс называется обучением нейрона. Вот и вся задача. Обучаешь 33 нейрона - каждый на распознования своей определенной буквы - вот и Файн-Ридер написал!!!
Если что не понятно объяснил - спрашивай. Я не учитель...

//Offtop:
Прошу модератора разрешить прикрепить рисунок к этому сообщению, а то то что я написал не очень понятно... Плиз...

Это сообщение отредактировал(а) DragonFire - 26.10.2005, 06:44

Спасибо за объяснение. С нейронными сетями дело иметь тоже приходилось, так что ничего нового ты не написал. Такой метод классно работает с печатным текстом, а что выдаст твой персептрон, если на него подать рукописный? Да и выделять в тексте отдельные буквы как то нужно.

Хотя в целом идея интересная, нужно подумать толком на досуге. Давай обсудим как следует.

Ну да давай!
Я почиму думаю, что нейронные сети лучше. Всеравно ты не подберешь идеальной картинки для буквы рукописного текста, а нейроны распознают буквы с помехами.

Я и не собирался подбирать картинки. Я собирался входной текст представить в виде векторов. И сравнивать не сами написанные буквы с эталонными картинками, а векторное представление текста с векторным представлением каждой буквы. Причем искать буду не равные вектора, а последовательность векторов направленных приблизительно так же, как и в эталоне.

Тут тоже не лишним был бы рисунок.

Такой подход позволяет сразу исключить проблемы с размером написанных букв.
Да и отдельные буквы перед распознаванием из текста выделять не нужно. Потом сами выделятся.

Последнее сообщение было мое. Прошу прошения забыл выполнить "вход".

Да возможно это так, но я не представляю как это можно реализовать практически...