Jak sprawuje się rozpoznawanie tekstu, gdy do klasyfikacji użyjemy
zupełnie innej czcionki niż do uczenia? tekst rozpoznawany może być
lekko przechylony.
Czy sieć neuronową, metoda wektorów nośnych, metody regresyjne(liniowa,
logistyczna)?
Metoda wektorów nośnych określa zwykle tylko dwie klasy:należy-nie
należy, ale podobno można ją zmodyfikować do większej ilości klas i daje
bardzo dobre wyniki. Chyba właśnie tą metodą można nawet rozpoznawać
tekst pisany jak kod pocztowy.

do góry

W dniu 2014-02-07 16:13, Borneq pisze:
> Jak sprawuje się rozpoznawanie tekstu, gdy do klasyfikacji użyjemy
> zupełnie innej czcionki niż do uczenia? tekst rozpoznawany może być
> lekko przechylony.

Jeszcze pytanie: a w jaki sposób przygotować do rozpoznawania znaków -
wyodrębnianie znaków, wierszy, badanie, czy zeskanowany tekst nie jest
pochylony np. do 5 czyli przygotowanie się do tego że skan może nie być
najlepszej jakości.

do góry

On Fri, 07 Feb 2014 16:18:29 +0100, Borneq <b...@a...hidden.pl>
wrote:

>W dniu 2014-02-07 16:13, Borneq pisze:
>> Jak sprawuje się rozpoznawanie tekstu, gdy do klasyfikacji użyjemy
>> zupełnie innej czcionki niż do uczenia? tekst rozpoznawany może być
>> lekko przechylony.
>
>Jeszcze pytanie: a w jaki sposób przygotować do rozpoznawania znaków -
>wyodrębnianie znaków, wierszy, badanie, czy zeskanowany tekst nie jest
>pochylony np. do 5 czyli przygotowanie się do tego że skan może nie być
>najlepszej jakości.

A literature jakas studiwoales?

A.L.

do góry

W dniu 2014-02-07 23:41, A.L. pisze:
> A literature jakas studiwoales?

Mam książkę "Systemy uczące się" (Krzyśko,Wołyński,Górecki,Skorzybut),
poza tym pdf-y po angielsku ale zanim skoncentruję się na jakiejś
metodzie, chciałbym wiedzieć, która najbardziej się nadaje - tekst
drukowany, ale może być słabej jakości, pod kątem, różne fonty.

do góry