распознавание образов

уважаемые форумчане
кто из вас пользовался продуктами для распознавания букв\цифр? что можете посоветовать (бесплатное\триал) ?
чтобы не быть голословным скажу что уже смотрел
http://www.pixel-technology.com/freeware/tessnet2/ отличная вещь, но проблема в том что если есть шумы небольшие, то ложные срабатывания, вдобавок путает буквы. обучения вроде нету (не нашел)
может у кого есть более лучшие решения?
прошу советовать только то, что реально пользовались, а то многие пишут файнридер, а как его прикручивать к программе-не их уже дело

0

Попробуй OpenCV, вони цим займаються, правда на англійській
http://opencv.willowgarage.com/wiki/

День добрый!
Мы разрабатвем открытую бибиотеку распознавания образов, будем рады помочь.
http://www.buddism.ru///ocrlib... edit=print
Удачи!

0

Сообщение от гуня многие пишут файнридер

Правильно.

Сообщение от гуня если есть шумы небольшие, то ложные срабатывания, вдобавок путает буквы.

В общем не обижайтесь никто… просто мнение.
Бесплатное значит в программу не вложены большие усилия профи\времени и она не может быть лучше большинства. Т.к. чтобы быть лучше нужно чтобы делали эксперты, а они не работают за бесплатно. Значит качество как у многих, значит ошибки как у многих. Поэтому вам и советуют все одно и тоже т.к. нужен результат а не процесс.

0

Excalibur921, день добрый!
В современном мире движение разработки программ с открытым кодом активно развивается.
Это движение создает альтернативы коммерческим программам. Без такой альтернативы корпорации обеспечили бы монополию и получение сверхприбыли за счет введения жесткого контроля над распространением информации. Все эти процессы вы можете наблюдать в современном мире.
Разработка библиотек с открытым кодом позволяет работать вместе над проектами, которые представляются коммерчески невыгодными для корпораций или мешают им в монополизации рынка. Однако те же корпорации активно пользуются в коммерческих разработках бесплатными библиотеками.
В проекте библиотеки с открытым кодом OCRLib сейчас работают два разработчика. Библиотеке больше 10 лет, выполнено несколько грантов, распознано более 500 000 страниц восточных текстов.
Если говорить по существу разработки, то задача искусственного интеллекта слишком сложна и слишком ответственна, чтобы доверять ее одной корпорации или одному государству.

В отличие от Тессеракта мы с самого начала разработки основывались на необходимости распознавания зашумленного и рукописного текста.
Для решения этого вопроса применяется принцип сверточной нейросети. Эфективность такого подхода сейчас показана на примере многочисленных примеров практического применения сверточных нейросетей.

Пусть все будут счастливы!

0