بعد عرض أسعار مبيعات نظام التعرف على لوحة ترخيص السيارات-Tigerwong

المعروف باسم نظام التعرف على لوحة الترخيص ، التعرف البصري على الأحرف ، مقدمة للتعرف على الشخصية ، التعرف على الشخصية. الاسم الإنجليزي الكامل هو التعرف البصري المضغوط ، أو التعرف الضوئي على الحروف. يستخدم التكنولوجيا البصرية وتكنولوجيا الكمبيوتر لقراءة والتعرف على الأحرف المطبوعة أو المكتوبة بخط اليد وتحويلها إلى تنسيق يمكن قراءته بواسطة أجهزة الكمبيوتر والأشخاص. تقنية OCR هي رابط رئيسي هنا. في تقنية OCR ، يعد التعرف على الأحرف المطبوعة هو الأكثر نضجًا ، لأنه تم تطويره لأول مرة. في وقت مبكر من عام 1929 ، تم استخدامه من قبل الدول الأوروبية والأمريكية للتعامل مع عدد كبير من الصحف والمجلات والوثائق والوثائق والبيانات.

بعد أكثر من 40 عامًا من التطوير والتحسين ، أصبحت تقنية التعرف على الشخصيات أكثر سذاجة وأدركت تدريجياً "كهربة معالجة المعلومات". ومع ذلك ، بدأ البحث عن التعرف على الأحرف الصينية المطبوعة في الصين في أواخر السبعينيات وله تاريخ تطور لما يقرب من 30 عامًا. يمكن تقسيمها تقريبًا إلى المراحل الثلاث التالية: 1. مرحلة الاستكشاف (على أساس البحث عن التعرف على الأرقام واللغة الإنجليزية والرموز من عام 1979 إلى عام 1985 ، منذ أواخر السبعينيات ، استكشف باحثون من وحدات قليلة في الصين طرق التعرف على الأحرف الصينية ، ونشروا بعض الأوراق وطوروا عددًا صغيرًا من برامج وأنظمة التعرف على التناظرية. هذه المرحلة طويلة ولها تأثير ضئيل ، لكنها ولدت ثمارًا مثمرة في المرحلة التالية. 2 R & مرحلة D (من 1986 إلى 1988 ، كانت السنوات الثلاث من بداية عام 1986 إلى نهاية عام 1988 ذروة البحث في تكنولوجيا التعرف على الأحرف الصينية وحصاد البحث عن تقنية التعرف على الأحرف الصينية المطبوعة. أجرى ما مجموعه 11 وحدة 14 تقييما حول تأثير التعرف على الحروف الصينية المطبوعة. يمكن لهذه الأنظمة تحقيق مؤشرات عالية للتعرف على ورقة العينة: يمكنها التعرف على محرف Song ، محرف Song مقلد ، محرف غامق ، محرف غامق ، محرف غامق ، ويمكن أن يصل عدد الكلمات المعترف بها إلى 6763 على الأكثر ، معدل التعرف على أحجام الخطوط من لا. 3 إلى لا. 5 أكثر من 99.5 ٪ ، ويمكن أن تصل سرعة التعرف إلى 10 14 كلمة/ثانية تحت شرط 286 كمبيوتر صغير ، ولكن يتم تقليل معدل التعرف على النص الحقيقي بشكل كبير ، والذي يرجع إلى تغيير شكل النص المطبوع (مثل طمس النص ، التصاق السكتة الدماغية ، القلم المكسور ، غير متكافئ بالأبيض والأسود ، وضعف جودة الورق ، وانعكاس الحبر ، وما إلى ذلك) للنظام المذكور أعلاه ضعف القدرة على التكيف ومكافحة التدخل ، ولكن نظام التعرف الذي تم تطويره في السنوات الثلاث الماضية قد وضع أساسًا للقابلية العملية لنظام التعرف على الأحرف الصينية المطبوعة ، ويجب أن يمر نظام التعرف على العملية من التطوير إلى التطبيق العملي. 3. التعرف على الأحرف الصينية المطبوعة (التعرف على الشخصية) في المرحلة العملية (من 1989 إلى الآن) منذ ذروتها في عام 1986 ، قسم الهندسة الإلكترونية بجامعة تسينغهوا ، المركز الذكي لمعهد الحوسبة التابع للأكاديمية الصينية للعلوم ، معهد بكين لهندسة المعلومات ، قام معهد شنيانغ للأتمتة والوحدات الأخرى بتطوير وتطوير أنظمة عملية التعرف على الأحرف الصينية المطبوعة ، وخاصة منتج Tsinghua th OCR الذي طوره قسم الهندسة الإلكترونية بجامعة تسينغهوا ومنتج Shangshu OCR الذي طورته مجموعة Hanwang ، لقد كانت دائمًا في طليعة التطور التكنولوجي وتحتل أكبر حصة في السوق ، مما يمثل اتجاه تطوير تقنية التعرف على الأحرف الصينية المطبوعة.

في الوقت الحاضر ، تحول التركيز البحثي لتقنية التعرف على الأحرف الصينية المطبوعة من التعرف البسيط على الأحرف إلى التعرف التلقائي على النموذج والمدخلات ، وتحليل التخطيط ، وفهم التخطيط واستعادة التخطيط للتخطيط للرسوم المختلط واللغات ، والتعرف على بطاقة العمل ، وتحديد الفاتورة المالية وتحديد الكتاب القديم ، ويقدم العديد من أنظمة التعريف ذات الصلة ، مثل نظام تحديد بطاقة العمل ونظام تحديد بطاقة الهوية و "Huishi" التي أطلقتها Zhong'an المستقبلية نظام التعرف على صورة الشاشة والصورة ، إلخ. يمثل عرض أنظمة التعرف الجديدة هذه توسعًا واسعًا في مجال تطبيق تقنية التعرف على الأحرف الصينية المطبوعة. نظرة عامة على سير عمل التعرف على OCR لتقنية Zhongan المستقبلية. الغرض من نظام التعرف على OCR بسيط للغاية. يتم تحويل الصورة للحفاظ على الرسومات في الصورة. إذا كان هناك نموذج ، والبيانات في النموذج والأحرف في الصورة ، واحد عملية التعرف على OCR تحليل 1. مدخلات الصورة والمعالجة المسبقة: 2. إدخال الصورة: بالنسبة لتنسيقات الصور المختلفة ، هناك تنسيقات تخزين مختلفة وطرق ضغط مختلفة.

المعالجة المسبقة: تتضمن بشكل أساسي جزأين Binarization: معظم الصور التي التقطتها الكاميرا هي صور سوداء ، والتي تحتوي على كمية هائلة من المعلومات. يمكن تقسيم محتوى الصورة ببساطة إلى المقدمة والخلفية. من أجل جعل الكمبيوتر يتعرف على الشخصيات بشكل أسرع وأفضل ، من الضروري معالجة الصورة السوداء أولاً ، والاحتفاظ فقط بمعلومات المقدمة ومعلومات الخلفية المعلومات الأمامية سوداء ومعلومات الخلفية بيضاء ، وهي الصورة الثنائية. 4. إزالة الضوضاء: بالنسبة للوثائق المختلفة ، يمكن أن يكون تعريف الجفاف مختلفًا. وفقا لخصائص الجفاف ، يسمى نظام التعرف على لوحة الترخيص إزالة الضوضاء. 5. الميل الصحيح: نظرًا لأن المستخدمين العاديين أكثر عرضية عند التقاط صور للمستندات ، لا يمكن منع الصور التي تم التقاطها في حالة الانحراف ، يلزم برنامج التعرف على الأحرف لتصحيحها. 6. تحليل التخطيط: عملية تقسيم صور المستندات إلى فقرات وفروع تسمى تحليل التخطيط. نظرًا لتنوع وتعقيد المستندات الفعلية ، لا يوجد نموذج قطع مثالي ثابت في الوقت الحاضر. 7. قطع الشخصية: نظرًا لتقييد ظروف التصوير ، فإنه غالبًا ما يتسبب في التصاق الأحرف وكسر القلم ، لذلك فهو محدود للغاية لتحسين أداء نظام التعرف ، من الضروري أن يكون لدى برنامج التعرف على الأحرف وظيفة قطع الأحرف. 8. التعرف على الشخصية: هذا البحث مبكر جدا.

كان هناك مطابقة قالب لفترة طويلة. في وقت لاحق ، ركزت على استخراج الميزات. بسبب تأثير إزاحة النص ، سمك السكتة الدماغية ، القلم المكسور ، الالتصاق ، الدوران وعوامل أخرى ، فقد أثر بشكل كبير على صعوبة استخراج الميزة. 9. استعادة التخطيط: الأشخاص من المأمول أن يظل النص المعترف به مرتبًا مثل صور المستند الأصلي ، وستظل الفقرات والمواقف والنظام دون تغيير. هذه العملية تسمى استعادة التخطيط. 10. بعد المعالجة والتصحيح: تصحيح نتائج التعرف وفقًا لعلاقة سياق لغة معين ، وهو ما بعد المعالجة. تم تطبيق تقنية التعرف على OCR الحالية بنجاح على الطلاب لفترة طويلة جميع جوانب الحياة: مثل آلة التعرف على لوحة الترخيص الكل في واحد عند مدخل وخروج المجتمع ، والتعرف على البطاقة المصرفية المستخدمة لفتح الحساب المصرفي ، أداة التعرف على بطاقة العمل لإدارة بطاقة العمل ، إلخ. تؤثر تقنية التعرف على OCR على حياتي.

تقديم تاريخ تطور التعرف على الشخصية بشكل منهجي: أولاً ، يعد التعرف على الشخصية أحد الفروع في مجال أبحاث رؤية الكمبيوتر. هذه الورقة عبارة عن ورقة احترافية حول نظام التعرف على لوحة الترخيص مقالة مفيدة للغاية. إنه ينتمي إلى التعرف على الأنماط والذكاء الاصطناعي ، وهو جزء مهم من علوم الكمبيوتر. يرجى اتباع المقال لمعرفة تطوره.