Ayrıca hazırlanan bazı kodlar ve DLL'ler kullanılmıştır. Çalışmanın tüm bölümlerinde C# programlama dili kullanılmıştır.
#GNU OCTAVE OCR WINDOWS#
Tüm proje Windows işletim sistemi üzerinde Microsoft Visual Studio 12 platformunda programlanmıştır. Daha sonra üretilen metinler Naive Bayes algoritması kullanılarak sınıflandırılmıştır. Bu belgeler iki farklı optik karakter tanıma (OCR) işlemiyle işlenmiştir. El yazısı veya basılı belgeler bir tarayıcı veya dijital kamera ile dijitalleştirilmiştir. Tüm süreci gerçekleştirmek için üç temel yöntem kullanıldı. Gerçek dünyadaki bir sorunu çözmek için yapılan bu çalışmada, el yazması belgeleri önce bilgisayar ortamına aktarıldı ve sonra sınıflandırıldı. Bu çalışmada, iki farklı makine öğrenimi yöntemi birleştirilmiştir. Bu nedenlerden dolayı, makine öğrenimi bugün çok önemlidir. Bu yöntemler aynı zamanda insan faaliyetleriyle genellikle kısa sürede yapılması imkânsız veya zor olan bazı işlemleri yapmamıza yardımcı olur. Bir makineye bazı süreçleri veya bazı durumları öğretmeye çalışmak, insan beyni tarafından tahmin edilmesi zor olan bazı sonuçları tahmin etmelerini sağlayabilir.
Makine öğrenimi bugün o kadar yaygındır ki, muhtemelen farkında olmadan günde onlarca kez kullanılmaktadır. Son on yılda, makine öğrenimi yöntemleri sürücüsüz arabalar, ses tanıma, etkili web araması ve insan genomunun çok daha iyi anlaşılması gibi birçok alanda katkı sağladı. In 2013 12th International Conference on Document Analysis and Recognition (pp. Creating an improved version using noisy OCR from multiple editions.
(2014) Naïve Bayes Sınıflandırma Algoritması. Journal of the American Society for Information Science, 43(6), 422-431. International Journal of Engineering Research and Applications (IJERA), 1(4), 1736-1739. Feature extraction and classification techniques in OCR systems for handwritten Gurmukhi Script–a survey. In 2010 Second international conference on computer research and development. An effective algorithm for improving the performance of Naive Bayes for text classification. On the automated classification of web pages using artificial neural network. Manchanda, P., Gupta, S., & Bhatia, K.
IEEE transactions on knowledge and data engineering, 18(11), 1457-1466. Some effective techniques for naive bayes text classification. In Proceedings of ANZIIS'94-Australian New Zealnd Intelligent Information Systems Conference (pp. Machine Learning Techniques for Multimedia. Also, some prepared codes and DLLs were used. C# programming language was used for all parts of the study. All project was programmed in Microsoft Visual Studio 12 platform on Windows operating system. After that generated texts are classified by using Naive Bayes algorithm. These documents have been processed with two different Optical Character Recognition (OCR) operation. Handwriting or printed documents have been digitalized by a scanner or digital camera.
We used three basic methods to realize the whole process. In order to solve a real-world problem, the manuscript documents were first transferred to the computer and then classified. In this study, two different machine learning methods were combined. For these reasons, machine learning is so important today. These methods also help us do some operations that are often impossible or difficult to do with human activities in a short time. Trying to teach a machine some processes or some situations can make them predict some results that are difficult to predict by the human brain. Machine learning is so common today that it is used dozens of times a day, possibly unknowingly. It provides a convenient command line interface for solving linear and nonlinear problems numerically, and for performing other numerical experiments using a language. All rights reserved.Over the past decade, machine learning methods have given us driverless cars, voice recognition, effective web search, and a much better understanding of the human genome. GNU Octave is a high-level language, primarily intended for numerical computations. Compile with the command-line commands: mkoctfile –link-stand-alone main.cpp -o main clear mkoctfile extlibrary.cpp -o extlibrary.a mkoctfile extlibrary.cpp -M –link-stand-alone -o extlibrary.a clear mkoctfile extlibrary.cpp –link-stand-alone -o extlibrary.o Author Fabio Cigliano Date 12/08/13 Copyright 2013 Fabio Cigliano. Header file for the C++ Wrapper for the external Matlab script because currently, there is no Octave compiler.
0 kommentar(er)
