| ورژن | 1.0 |
|---|---|
| ناشر | Luigi Rosa |
| رہائی کی تاریخ | 19 نومبر، 2012 |
| تاریخ شامل کی گئی | 19 نومبر، 2012 |
| OS کی ضروریات | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| تقاضے | Matlab |
| کل ڈاؤن لوڈ | 691 |
| ہر ہفتے ڈاؤن لوڈ | 1 |
| قیمت | Free |
تفصیل
آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن (OCR) پرنٹ شدہ یا تحریری ٹیکسٹ کریکٹرز کے آپٹیکل اسکین شدہ بٹ میپس کا کریکٹر کوڈز، جیسے ASCII میں ترجمہ ہے۔ یہ ہارڈ کاپی مواد کو ڈیٹا فائلوں میں تبدیل کرنے کا ایک موثر طریقہ ہے جس میں ترمیم کی جاسکتی ہے اور بصورت دیگر کمپیوٹر پر ہیرا پھیری کی جاسکتی ہے۔ یہ وہ ٹیکنالوجی ہے جو لائبریریوں اور سرکاری ایجنسیوں کے ذریعے طویل عرصے تک طویل دستاویزات کو الیکٹرانک طور پر دستیاب کرنے کے لیے استعمال کی جاتی ہے۔ OCR ٹیکنالوجی میں ترقی نے کاروباری اداروں کے ذریعہ اس کے بڑھتے ہوئے استعمال کو فروغ دیا ہے۔ بہت سے دستاویزی ان پٹ کاموں کے لیے، OCR دستیاب سب سے زیادہ سرمایہ کاری مؤثر اور تیز طریقہ ہے۔ اور ہر سال، ٹکنالوجی ایک بار فائل کیبنٹس اور کاغذی دستاویزات سے بھرے خانوں کے حوالے کرنے کے بعد ایکڑ ذخیرہ کرنے کی جگہ کو آزاد کر دیتی ہے۔ OCR استعمال کرنے سے پہلے، سورس مواد کو آپٹیکل اسکینر (اور بعض اوقات PC میں ایک خصوصی سرکٹ بورڈ) کا استعمال کرتے ہوئے اسکین کیا جانا چاہیے تاکہ صفحہ کو بٹ میپ (ڈاٹس کا ایک نمونہ) کے طور پر پڑھا جا سکے۔ تصاویر کو پہچاننے کے لیے سافٹ ویئر کی بھی ضرورت ہے۔
ہمارا سافٹ ویئر پیکج نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کرتے ہوئے UJI قلم کریکٹرز ڈیٹا سیٹ کے الگ تھلگ ہاتھ سے لکھے ہوئے حروف اور ہندسوں کی درجہ بندی کو حل کرنے کی تجویز کرتا ہے۔ ڈیٹا 26 حروف اور 10 ہندسوں کے نمونوں پر مشتمل ہے جو 11 مصنفین نے ٹیبلیٹ پی سی پر لکھے ہیں۔ حروف (معیاری UNIPEN فارمیٹ میں) اوپری اور چھوٹے دونوں صورتوں میں لکھے جاتے ہیں اور ہر مصنف کے لیے حروف کا مکمل دو سیٹ ہوتا ہے۔ لہذا آؤٹ پٹ 35 کلاسوں میں سے ایک میں ہونا چاہئے۔ حتمی مقصد ہر کردار کے لیے مصنف کا آزاد ماڈل بنانا ہے۔
کریکٹر ریکگنیشن میں قیمتی خصوصیات کا انتخاب بہت ضروری ہے، اس لیے فیچرز کا ایک نیا اور بامعنی سیٹ، یونیفارم ڈیفرینشل نارملائزڈ کوآرڈینیٹس (UDNC)، جسے C. Agell نے متعارف کرایا ہے، اپنایا ہے۔ یہ خصوصیات سادہ درجہ بندی الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے شناخت کی شرح کو بہتر بنانے کے لیے دکھائی گئی ہیں تاکہ ان کا استعمال نیورل نیٹ ورک کو تربیت دینے اور UJI قلم کریکٹرز ڈیٹا سیٹ پر اس کی کارکردگی کو جانچنے کے لیے کیا جائے۔
اشاریہ کی شرائط: Matlab، سورس، کوڈ، ocr، آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن، اسکین شدہ ٹیکسٹ، تحریری متن، ascii، الگ تھلگ کریکٹر۔
