nos últimos anos, a digitalização das dicas (textos, imagens, som, etc.) tem se tornado um ponto de interesse pra sociedade. No caso específico dos textos, existem e são geradas continuamente grandes quantidades de dica escrita, tipografia ou manuscrita em todo o tipo de suportes. Partindo de uma imagem perfeita, isto é, uma imagem com somente 2 níveis de cinza, o reconhecimento desses caracteres é realizada, basicamente, em comparação com alguns padrões ou modelos que contêm todos os possíveis caracteres. O equipamento que obtém a imagem poderá mostrar níveis de cinza ao fundo que não pertencem à imagem original. A resolução destes dispositivos podes englobar ruído pela imagem, afetando os pixels que devem ser processados.
A distância que separa a por volta de caracteres de outros, por não ser sempre a mesma, podes gerar erros de reconhecimento. A conexão de 2 ou mais caracteres por pixels comuns assim como podes acontecer erros. Todos os algoritmos ROC têm a finalidade de poder diferenciar um texto de uma imagem qualquer. 1. Binarización ou caracterização.
2. Fragmentação ou segmentação da imagem. 3. Emagrecimento dos componentes. 4. Comparação com padrões. A maior parte dos algoritmos de ROC partem como apoio de uma imagem binária (duas cores). Assim, é conveniente converter uma imagem de tons de cinza ou uma cor em uma imagem em preto e branco, de tal forma que sejam mantidas as propriedades interessantes da imagem.
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Uma forma de fazer isso é através do histograma da imagem, onde se mostra o número de pixels para cada nível de cinza que aparece na imagem. Para binarizarla devemos escolher um nível adequado, pelo qual todos os pixels que não excedam se transformarão em preto e o resto em branco. Mediante este método, obtemos uma imagem em branco e preto, onde são certamente marcados os contornos dos caracteres e símbolos que contém a imagem. A partir daqui, podemos isolar as partes da imagem que contêm texto (mais alterações entre o branco e o preto). Este é o modo de maior preço e essencial para o posterior reconhecimento de caracteres.
A segmentação de uma imagem implica a detecção por meio de procedimentos de rotulagem determinista” ou estocástico dos contornos ou regiões da imagem, com apoio em dicas de intensidade ou dado espacial. Permite a decomposição de um texto em diferentes entidades lógicas, que têm de ser suficientemente regulares, pra ser independentes do escritor, e suficientemente importantes para o seu reconhecimento. Não existe um procedimento genérico para levar a cabo esta segmentação da imagem que seja suficientemente competente para a observação de um texto.
Embora as técnicas mais utilizadas são variações dos métodos baseados em projeções lineares. Uma vez isolados os componentes conexos de imagem, lhes terá de colocar um recurso de redução de peso pra qualquer um deles. Este procedimento consiste em encaminhar-se eliminando sucessivamente os pontos dos contornos de cada componente de modo que se mantenha a tua tipologia.
A exclusão dos pontos precisa de escoltar um esquema de barramentos sucessivos para que a imagem mantenha tendo as mesmas proporções que a original e, em vista disso, fazer com que não fique deformado. Se tem que fazer uma varredura em paralelo, ou melhor, apontar os pixels borrables pra removê-los todos de uma vez. Este modo é efetuado pra tornar possível a classificação e reconhecimento, simplificando a maneira de componentes. Nesta época foram comparados os caracteres obtidos previamente com alguns teóricos (padrões) são armazenados em um banco de fatos.