Moving Media Realizzazione Matlab

Codice sorgente avanzato. Com. Clicca qui per scaricare. riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è la traduzione di bitmap otticamente scansionate di caratteri di testo stampati o scritti in codici di carattere, come ad esempio ASCII. Questo è un modo efficace per trasformare i materiali cartacei in file di dati che possono essere modificati e manipolati altrimenti su un computer. Questa è la tecnologia a lungo utilizzato dalle biblioteche e agenzie governative per fare lunghi documenti in modo rapido disponibili in formato elettronico. I progressi della tecnologia OCR hanno stimolato il suo uso crescente da parte delle imprese. Per molti compiti documento-input, OCR è il più conveniente e il metodo veloce disponibile. E ogni anno, la tecnologia libera acri di spazio di archiviazione, una volta destinate alle schedari e scatole piene di documenti cartacei. Prima OCR può essere utilizzato, il materiale di base deve essere analizzato utilizzando uno scanner ottico (e talvolta un circuito specializzato nel PC) per leggere nella pagina come bitmap (uno schema di punti). è necessario anche un software per riconoscere le immagini. Il software OCR elabora poi queste scansioni di distinguere tra immagini e testo e determinare quali lettere sono rappresentati in aree chiare e scure. vecchi sistemi OCR corrispondono queste immagini bitmap contro memorizzate sulla base di caratteri specifici. I risultati hit-or-miss di tali sistemi modello di riconoscimento ha contribuito a creare la reputazione OCR per imprecisione. motori di oggi OCR aggiungono le molteplici algoritmi di tecnologia di rete neurale per analizzare il bordo tratto, la linea di discontinuità tra i caratteri di testo, e lo sfondo. Tenendo conto delle irregolarità di inchiostro stampato su carta, ogni algoritmo medie del chiare e scure lungo il lato di un ictus, partite a conoscere i personaggi e fa un migliore ipotesi su quale personaggio è. Il software OCR poi medie o sondaggi i risultati di tutti gli algoritmi per ottenere una sola lettura. Il nostro pacchetto software si propone di risolvere la classificazione dei caratteri scritti a mano isolati e cifre dei personaggi UJI Pen Set dati utilizzando reti neurali. I dati si compone di campioni di 26 caratteri e 10 cifre scritti da 11 autori su un tablet PC. I caratteri (in formato standard UNIPEN) sono scritti sia in lettere maiuscole e minuscole e c'è un intero due set di caratteri per lo scrittore. Così l'uscita dovrebbe essere in una delle 35 classi. L'obiettivo finale è la costruzione di un modello indipendente, scrittore per ogni personaggio. La selezione delle caratteristiche di valore è fondamentale per il riconoscimento dei caratteri, quindi, una serie di nuove funzionalità e significativi, l'Uniform differenziale normalizzato Coordinate (UDNC), introdotto da C. Agell, è adottato. Queste caratteristiche sono indicati per migliorare il tasso di riconoscimento utilizzando semplici algoritmi di classificazione in modo che siano utilizzati per addestrare una rete neurale e testare le sue prestazioni sul UJI Pen personaggi set di dati. Termini: Matlab, fonte, codice, OCR, il riconoscimento ottico dei caratteri, testo digitalizzato, testo scritto, ASCII, carattere isolato. Figura 1. testo scritto un codice sorgente semplice ed efficace per riconoscimento ottico dei caratteri. codice Demo (protetti P-files) disponibile per la valutazione delle prestazioni. Matlab Image Processing Toolbox e Matlab Neural Network Toolbox sono necessari. Il riconoscimento della grafia per i caratteri isolati formato di file UNIPEN supportato Uniforme differenziali coordinate normalizzate veloce e implementazione ottimizzata facile e codice Demo intuitiva interfaccia grafica (protetti P-files) disponibile per la valutazione delle prestazioni Si consiglia di verificare la connessione sicura a PayPal, al fine di evitare eventuali frodi. Questa donazione deve essere considerato un incoraggiamento per migliorare il codice stesso. Sistema di riconoscimento ottico dei caratteri - Clicca qui per la vostra donazione. Al fine di ottenere il codice sorgente si deve pagare un po 'di somma di denaro: 200 EURO (meno di 280 Dollari USA). Una volta fatto questo, scriveteci luigi. rosatiscali. it Non appena possibile (in pochi giorni) riceverete la nostra nuova release del sistema di riconoscimento ottico dei caratteri. In alternativa, è possibile donare usando le nostre coordinate bancarie: codice sorgente avanzato. Com. Clicca qui per scaricare. L'iride di ogni occhio è unico. Non ci sono due iridi uguali nella loro dettagli matematici - anche tra gemelli identici e triplette o tra quelli proprio sinistro e occhio destro. A differenza della retina, tuttavia, è chiaramente visibile da lontano, consentendo l'acquisizione delle immagini facile senza intrusione. L'iride rimane stabile per tutta la vita quelli, salvo malattia rara o traumi. I modelli casuali dell'iride sono l'equivalente di un complesso barcode quothuman, quot creato da un reticolo aggrovigliato del tessuto connettivo e altre caratteristiche visibili. Il processo di riconoscimento dell'iride inizia con l'acquisizione di immagini video-based che individua l'occhio e iris. I confini della pupilla e iride sono definiti, occlusione palpebrale e riflessione speculare sono scontati, e la qualità di immagine è determinata per l'elaborazione. Il pattern dell'iride viene elaborato e codificato in un record (o quottemplatequot), che viene memorizzato e utilizzato per il riconoscimento quando un diaframma vivo è presentato per il confronto. Metà delle informazioni nel record descrive digitalmente le caratteristiche dell'iride, l'altra metà del record controlla il confronto, eliminando riflessione speculare, caduta palpebre, ciglia, ecc Un sistema biometrico fornisce l'identificazione automatica di un individuo sulla base di una caratteristica unica o caratteristica posseduto dall'individuo. Il riconoscimento dell'iride è considerato come il sistema di identificazione biometrica più affidabile e accurato disponibile. La maggior parte dei sistemi di riconoscimento dell'iride commerciali utilizzano algoritmi brevettati sviluppati da Daugman, e questi algoritmi sono in grado di produrre tassi di riconoscimento perfetti. risultati, tuttavia, sono stati pubblicati generalmente prodotte in condizioni favorevoli, e non ci sono stati studi indipendenti della tecnologia. Il sistema di riconoscimento dell'iride è costituito da un sistema di segmentazione automatica che si basa sulla trasformata di Hough, ed è in grado di localizzare l'iride circolari e regione pupilla, occludendo palpebre, ciglia, e riflessioni. La regione iris estratto fu poi normalizzata in un blocco rettangolare con dimensioni costanti per tenere conto di incongruenze imaging. Infine, i dati di fase da filtri 1D Log-Gabor è stato estratto e quantizzato a quattro livelli per codificare il modello unico dell'iride in un modello biometrico bit per bit. La distanza di Hamming è stato impiegato per la classificazione dei modelli di iris, e due modelli che corrispondono se un test di indipendenza statistica è stata fallita. Il sistema eseguito con riconoscimento perfetto su una serie di 75 immagini dell'occhio tuttavia, prove su un'altra serie di 624 immagini provocato falsi accettare e falsi gli scarti di 0,005 e 0,238, rispettivamente. Pertanto, riconoscimento dell'iride è dimostrato di essere una tecnologia biometrica affidabile e preciso. Termini: iris, di riconoscimento, di verifica, Gabor, di riconoscimento degli occhi, di corrispondenza, di verifica. Figura 1. immagine Iris A codice sorgente semplice ed efficace per riconoscimento dell'iride. Questo codice è basato sul Libor Maseks eccellente implementazione disponibile qui. Libor Masek, Peter Kovesi. Codice sorgente MATLAB per un sistema di identificazione biometrica sulla base di modelli Iris. La School of Computer Science e Ingegneria del Software, la University of Western Australia, 2003. La nostra implementazione può accelerare il processo di riconoscimento riducendo programma tempo di esecuzione di circa 94 (più di 16 volte più veloce). Ulteriori ottimizzazioni sono disponibili su richiesta. Tutti i test sono stati eseguiti con CASIA Iris di database di immagini disponibili al cbsr. ia. ac. cnIrisDatabase. htm. This esercitazione viene illustrato come utilizzare MATLAB per l'elaborazione delle immagini. Una certa familiarità con MATLAB è assunto (si dovrebbe sapere come utilizzare matrici e scrivere un M-file). E 'utile avere il MATLAB Image Processing Toolbox, ma per fortuna, non sono necessarie cassette per la maggior parte delle operazioni. I comandi che richiedono la Toolbox immagine sono indicati con Toolbox immagine. Rappresentazione Immagine Ci sono cinque tipi di immagini in MATLAB. Scala di grigi. In scala di grigio M pixel di altezza e N pixel di larghezza è rappresentato come una matrice di doppio tipo di dati di taglia M N. valori degli elementi (ad esempio MyImage (m, n)) denotano il pixel intensità scala di grigi a 0,1 con 0black e 1white. TrueColor RGB. Un'immagine TrueColor rosso-verde-blu (RGB) è rappresentato come un tridimensionale M N 3 doppia matrice. Ogni pixel ha rosso, verde, blu componenti lungo la terza dimensione con valori di 0,1, per esempio, i componenti di colore del pixel (m, n) sono MyImage (m, n, 1) rosso, MyImage (m, n, 2) verde, MyImage (m, n, 3) blue. Indexed. Indicizzate immagini (tavolozza) sono rappresentati con una matrice di indice di taglia M N e una matrice colormap di dimensioni K 3. La mappa di colori contiene tutti i colori utilizzati nell'immagine e la matrice indice rappresenta i pixel facendo riferimento ai colori nella mappa di colori. Ad esempio, se il colore 22 è magenta MyColormap (22, :) 1,0,1. poi MyImage (m, n) 22 è un pixel. Binary color magenta. Una immagine binaria è rappresentata da una matrice logica M N dove i valori dei pixel sono 1 (vero) o 0 (false).uint8. Questo tipo utilizza meno memoria e alcune operazioni di calcolare più velocemente che con doppio tipi. Per semplicità, questo tutorial non discute uint8 ulteriormente. Scala di grigi è di solito il formato preferito per l'elaborazione delle immagini. Nei casi che richiedono il colore, l'immagine a colori RGB può essere scomposto e gestita come tre immagini in scala di grigi separati. immagini indicizzate devono essere convertiti in scala di grigi o RGB per la maggior parte delle operazioni. Qui di seguito sono alcune manipolazioni e conversioni comuni. Alcuni comandi richiedono la Casella degli strumenti Immagine e sono indicati con Toolbox immagine. Leggere e scrivere file di immagine MATLAB può leggere e scrivere le immagini con la imread e comandi imwrite. Anche se un buon numero di formati di file sono supportati, alcuni non lo sono. Utilizzare imformats di vedere ciò che supporta l'installazione: Durante la lettura di immagini, un problema di spiacevole è che imread restituisce i dati di immagine in uint8 tipo di dati, che deve essere convertito in doppio e rescaled prima dell'uso. Così, invece di chiamare direttamente imread, io uso la seguente funzione M-file da leggere e convertire le immagini: tasto destro del mouse e salvare getimage. m Per utilizzare questa funzione M. Se l'immagine baboon. png si trova nella directory corrente (o da qualche parte nel percorso di ricerca di MATLAB), si può leggere con MyImage getImage (baboon. png). È inoltre possibile utilizzare i percorsi parziali, ad esempio, se l'immagine è in LT gtimages directory corrente con getImage (imagesbaboon. png). Per scrivere un'immagine RGB in scala di grigi o, l'uso Fare attenzione che MyImage è una doppia matrice con elementi in 0,1if impropriamente in scala, il file salvato sarà probabilmente vuota. Durante la scrittura di file di immagini, mi consiglia di utilizzare il formato di file PNG. Questo formato è una scelta affidabile dal momento che è senza perdita di dati, supporta TrueColor RGB, e comprime abbastanza bene. Utilizzare altri formati con cautela. Operazioni di base Di seguito sono elencate alcune operazioni di base in scala di grigio u via. I comandi che richiedono la Toolbox immagine sono indicati con Toolbox immagine. (Nota:. Per qualsiasi matrice, la sintassi u (:) mezzi u srotolano in un vettore colonna Ad esempio, se u 1,50,2 allora u (:) è 1052), ad esempio, potenza del segnale immagine viene utilizzata in.. calcolo segnale-rumore (SNR) e il picco rapporto segnale-rumore (PSNR). immagine pulita uclean e il rumore contaminati immagine u Dato, fare attenzione alla norma. il comportamento è norma (v) il vettore v calcola sqrt (somma (v.2)). ma norma (A) sulla matrice A calcola l'indotto L 2 norma matrice, così norma (A) non è certamente sqrt (sum (A (:). 2)). È tuttavia un errore facile da usare norma (A), dove avrebbe dovuto essere norma (A (:)). filtri lineari filtraggio lineare è la tecnica pietra angolare di elaborazione del segnale. Per introdurre brevemente, un filtro lineare è un'operazione in cui ad ogni pixel x m, n di un'immagine, una funzione lineare viene valutata sul pixel ei suoi vicini per calcolare un nuovo valore di pixel y m, n. Un filtro lineare in due dimensioni ha la forma generale dove x è l'ingresso, y è l'uscita, eh è la risposta del filtro impulso. Diverse scelte di h conducono a filtri che liscio, affinare, e rilevano bordi, solo per citarne alcune applicazioni. Il lato destro dell'equazione sopra è indicata conciso h x ed è chiamata la convoluzione di h e x. filtraggio spaziale-dominio filtraggio lineare bidimensionale è implementata in MATLAB con CONV2. Purtroppo, CONV2 può gestire solo il filtraggio in prossimità dei bordi dell'immagine per zero-padding, il che significa che i risultati di filtraggio sono generalmente inappropriato per pixel vicino al confine. Per ovviare a questo, siamo in grado di pad l'immagine in ingresso e utilizzare l'opzione valida quando si chiama CONV2. La seguente funzione M fa questo. Pulsante destro del mouse e salvare conv2padded. m Per utilizzare questa funzione M. Ecco alcuni esempi: Un filtro 2D h è detto essere separabili se può essere espresso come il prodotto esterno di due filtri 1D h1 e h2. cioè, h h1 (:) h2 (:). E 'più veloce di passare H1 e H2 di h. come è fatto sopra della media mobile finestra e il filtro gaussiano. Infatti, la Sobel filtra hx ed hy sono anche separablewhat sono h1 e h2 Fourier-dominio filtraggio spaziale-dominio filtraggio con CONV2 è facilmente un'operazione computaionally costoso. Per un filtro K K su un'immagine M N, costi CONV2 O (MNK 2) addizioni e moltiplicazioni, o O (N 4) supponendo M N K. Per grandi filtri, filtraggio nel dominio di Fourier è più veloce poiché il costo computazionale è ridotto a O (N 2 log N). Utilizzando la proprietà convoluzione-moltiplicazione della trasformata di Fourier, la convoluzione è equivalente calcolata Il risultato è equivalente a conv2padded (x, h) tranne vicino al confine, dove il sopra di calcolo utilizza l'estensione contorno periodiche. filtraggio di Fourier-based può essere fatto anche con l'estensione di confine simmetrica riflettendo l'ingresso in ogni direzione: (Nota: Un metodo ancora più efficace è FFT filtraggio sovrapposizione-add Il Signal Processing Toolbox implementa FFT sovrapposizione-aggiunge in una dimensione fftfilt. .) non lineare filtri un filtro non lineare è un'operazione in cui ogni pixel filtrato ym, n è una funzione non lineare di xm, n ei suoi vicini. Qui si discute brevemente alcuni tipi di filtri non lineari. filtri statistici ordine se avete la casella degli strumenti Immagine, filtri statistica d'ordine può essere eseguita con ordfilt2 e medfilt2. Un filtro statistica d'ordine ordina i valori dei pixel su un quartiere e seleziona il k-esima valore più grande. Il min, max, e filtri mediani sono casi speciali. filtri morfologici Se avete la casella degli strumenti Immagine, bwmorph implementa varie operazioni morfologiche sulle immagini binarie, come l'erosione, dilatazione, aprire, chiudere, e lo scheletro. Ci sono i comandi disponibili anche per la morfologia sulle immagini in scala di grigi: imerode. imdilate e imtophat. tra gli altri. Costruire il proprio filtro di tanto in tanto vogliamo utilizzare un nuovo filtro che MATLAB non ha. Il codice che segue è un modello per i filtri di attuazione. (Nota:.. L'indicazione sbagliata frequente è che i cicli di MATLAB sono lenti e devono essere evitati Questo una volta era vero, di nuovo in MATLAB 5 e precedenti, ma con passanti in versioni moderne sono ragionevolmente veloce) Ad esempio, il filtro alfa-rifilato dire ignora i d 2 bassi e D 2 valori più alti nella finestra, e le medie rimanenti (1 2 r) valori 2 d. Il filtro è un equilibrio tra un filtro mediano ed un filtro medio. Il filtro medio di alfa-tagliata può essere implementato nel modello come Come altro esempio, il filtro bilaterale