Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Дипломная работа*
| Код |
563978 |
| Дата создания |
2019 |
| Страниц |
74
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 24 июня в 14:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
ВВЕДЕНИ 5
1 Анализ проблематики оптического распознавания текстов 7
1.1 Анализ особенностей распознавания текстовых данных 7
1.2 Анализ алгоритмов и методов оптического распознавания текста 12
1.3 Обоснование использования программных средств разработки 16
1.3.1 Язык программирования Java 16
1.3.2 IDE Eclipse 19
1.4 Цель и задачи 22
2 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО приЛОЖения РАСПОЗНАВАНИЯ ТЕКСТА 23
2.1 Разработка подхода распознавания текстовых данных 23
2.1.1 Процесс считывания изображения 27
2.1.2 Описание процесса сегментации 29
2.1.3 Описание структуры и модели реализаии нейросети 34
2.1.4 Описание процесса коррекции слов 41
2.2 Разработка структуры программного приложения 43
2.3 Разработка методов и описание функционала программного приложения 48
2.4 Исследование работы разработанного программного обеспечения 53
ВЫВОДЫ 60
ЛИТЕРАТУРА 61
ПРИЛОЖЕНИЕ А 64
Введение
Тематика дипломной работы заключается в разработке программного приложения оптического распознавания текстового контента. Процесс распознавания символов основывается на применении искусственных нейронных сетей, обучение которых производится по алгоритму обратного распространения ошибки. Средствами разработки являются язык программирования Java, система автоматической сборки проектов Maven, библиотека модульного тестирования JUnit, интегрированная среда разработки IDE Eclipse, систему построения UML-моделей ObjectAid UML Explorer for Eclipse и фреймворк графических интерфейсов Swing.
Фрагмент работы для ознакомления
При необходимости, работа может быть оперативно переделана и доработана под нужную область. В наличии презентация, файлы исходников реализации, отчет по преддипломной практике(за дополнительную плату).Имеется 2 варианта работы, на русском и украинском языках, по запросу вышлю нужную. Если есть вопросы по работе - задавайте, постараюсь всем ответить.
Работа была защищена в 2019 году на оценку "Отлично" в одном из отечественных Вузов.
Список литературы
1. Ke Sheng. Optical Character Recognition Based on OCRchie. – Режим доступу: http://pages.cs.wisc.edu/~dyer/cs766/hw/hw4/hw4-sheng/sheng.html. - Stand 12.2002
2. Heaton Jeff. The Number of Hidden Layers. – Режим доступу: http://www.heatonresearch.com/node/707. - 14.09.2018
3. Thomas Jungblut. Fmincg, java. – Режим доступу: https://github.com/thomasjungblut/thomasjungblut-common/blob/master/src/de/jungblut/ math/minimize/Fmincg.java. - 06.10.2018
4. Peter Norvig. How to Write a Spelling Corrector. – Режим доступу: http://norvig.com/spell-correct.html
5. Арлазаров В.Л. Алгоритмы распознавания и технологии ввода текстов в ЭВМ. / Арлазаров В.Л., Славин О.А. // – Информационные технологии и вычислительные системы № 1. – 1996, 6. – С. 48-54.
6. Колесников С. Распознавание образов. Общие сведения. / С. Колесников. // Газета «Компьютер-Информ». Программное обеспечение. Режим доступу: http://www.ci.ru/
7. Хайкин С. Нейронныесети:полныйкурс. 2-e изд. Пер. с англ. / С. Хайкин. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1104 с.
и еще 25 источников
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00467