[1]. Ocr tizimlari haqida gapirib bering?

[59]. Berilgan namunaning ma'lum bir belgiga mosligini aniqlash masalasi
Berilgan namunaning ma'lum bir belgiga mosligini aniqlash masalasi naqshni tanib olishning asosiy vazifasidir. U tasniflash muammosi sifatida ham tanilgan. Namunaning ma'lum bir belgiga mosligini aniqlash uchun bir necha xil usullardan foydalanish mumkin, jumladan:
Eng yaqin qo'shni: Eng yaqin qo'shni usuli namunani ma'lum belgilar to'plami bilan solishtiradi va uni eng o'xshash belgi bilan belgilaydi.Bayescha: Bayes usuli namunaning ma'lum bir belgiga tegishli bo'lish ehtimolini hisoblash uchun Bayes teoremasidan foydalanadi. Belgilar va namunaning xarakteristikalari haqida oldindan ma'lumot. Qarorlar daraxti usuli: qarorlar daraxtiga o'xshash qarorlar modeli va ularning mumkin bo'lgan oqibatlari, shu jumladan tasodifiy hodisalar natijalari, resurslar xarajatlari va foydalilik, namunani ma'lum bir darajaga belgilash uchun foydalanadi. simvol.Neyron tarmoqlar: Neyron tarmoqlar - bu koʻp qatlamli perseptron yoki boshqa neyron tarmoq arxitekturalaridan foydalanib, kirishlarni olingan xususiyatlar asosida tasniflash uchun boshqariladigan oʻrganish usuli. xususiyat maydonidagi turli belgilar va namunani eng yaqin belgiga tayinlang. Usulni tanlash maxsus dasturga, ma'lumotlarning xususiyatlariga va mavjud hisoblash resurslariga bog'liq. Usulning samaradorligi aniqlik, aniqlik, eslab qolish va F1 balli kabi turli baholash ko'rsatkichlari yordamida baholanishi mumkin.
Xulosa qilib aytganda, berilgan namunaning ma'lum bir belgiga mosligini aniqlash masalasi naqshni aniqlashning asosiy vazifasi bo'lib, tasniflash muammosi deb nomlanadi


[60]. Matnni aniqlash dasturlari
Matnni aniqlash dasturlari, shuningdek, optik belgilarni aniqlash (OCR) dasturlari sifatida ham tanilgan, skanerlangan hujjatlar, tasvirlar va PDF-fayllarni tahrirlanadigan matnga aylantiradigan dasturdir. Ular tasvirni tanib olish va undan matn ajratib olish, so‘ngra uni Microsoft Word yoki Excel kabi tahrirlanadigan formatga aylantirish uchun ilg‘or tasvirni tahlil qilish algoritmlaridan foydalanadilar. Matnni aniqlash uchun mashhur dasturlarning bir nechta misollari: Adobe Acrobat: Adobe Acrobat foydalanuvchilarga PDF-fayllarni tahrirlanadigan matnga aylantirish imkonini beruvchi keng tarqalgan dastur hisoblanadi. Shuningdek, u tahrirlash, sharhlash va PDF-fayllarni boshqa formatlarga eksport qilish kabi funksiyalarni o‘z ichiga oladi.ABBYY FineReader: ABBYY FineReader 190 dan ortiq tildagi matnni taniy oladigan kuchli OCR dasturidir. Shuningdek, u ommaviy ishlov berishni qo‘llab-quvvatlaydi, ya’ni bir vaqtning o‘zida bir nechta tasvir yoki fayllarni qayta ishlash mumkin. Tesseract: Tesseract 100 dan ortiq tillarni qo‘llab-quvvatlaydigan ochiq manbali OCR dvigatelidir. U akademik tadqiqotlarda keng qoʻllaniladi va oʻzining yuqori aniqligi va turli shrift uslublari va oʻlchamlarini boshqarish qobiliyati bilan mashhur. OmniPage: Omnipage ommaviy ishlov berishni qoʻllab-quvvatlaydigan va 120 dan ortiq tildagi matnni taniy oladigan yana bir mashhur OCR dasturidir. Google Drive: Google Drive foydalanuvchilarga rasmlar va PDF-fayllarni yuklash va ularni tahrirlanadigan matnga aylantirish imkonini beruvchi OCR funksiyasini o'z ichiga oladi. Ushbu dasturlar turli xil xususiyatlarga, narxlarga va imkoniyatlarga ega bo'lib, ular turli sohalarda, masalan, ta'lim, biznes, hukumat va boshqa ko'plab sohalarda qo'llanilishi mumkin. Xulosa qilib aytganda, matnni aniqlash dasturlari, shuningdek, optik belgilarni aniqlash (OCR) dasturlari sifatida ham tanilgan, skanerlangan hujjatlar, tasvirlar va PDF-fayllarni tahrirlanadigan matnga aylantiradigan dasturdir. Ular tasvirni tanib olish va undan matn chiqarish uchun ilg'or tasvirni tahlil qilish algoritmlaridan foydalanadilar. Bunday dasturlarga Adobe Acrobat, ABBYY FineReader, Tesseract, OmniPage va Google Drive misol bo'la oladi. Ular turli xil xususiyatlarga, narxlarga va imkoniyatlarga ega va ta'lim, biznes, hukumat va boshqalar kabi turli sohalarda qo'llanilishi mumkin.