Download Center

Инсталлятор пакета прикладных программ Character Recognition - 7.14 MB

Ниже приведён список программ, входящих в состав пакета Character Recognition

COM-Server

Проект осуществляет моделирование, функционирование и обучение искусственной нейронной сети (ИНС) архитектуры многослойный персептрон (MLP).

COM-Server используется в других проектах, где требуется моделирование сетки (COM-Client, Character Recognition (Q recognition), SimpleImageQualifier) или другие возможности модуля (напр, удаление дублей из обучающей выборки: CharacterMaker).

COM-Client

Проект создан для демонстрации возможностей класса TNet, который реализован в проекте COM-Server.

Например, имеется видео, где используются сетки Num.ann, Rus.ann и Eng.ann для распознавания символов соответсвующих алфавитов.

Character Maker

Проект создан для формирования обучающей выборки, которой и будет обучаться искусственная нейросетка дальше. В проекте Character Recognition используется обучение с учителем, поэтому обучающая выборка состоит из входных векторов и соответствующих выходных векторов. Входные векторы - это информация, подаваемая на вход сетки, а выходные векторы - это состояния нейронов выходного слоя, которые должны быть у сетки после функционирования, при подаче на её вход соответсвующих входных векторов.

Simple Image Qualifier

Проект создан для формирования двух специфических обучающих выборок - для нейросеток Parts.ann и Parts2.ann. Идея этих сеток заключается в том, что перед тем, как подать изображение (а также, некоторые др. признаки, например, топологическую проекцию) на главную сетку (напр., Num.ann), изображение разрезается особым образом на некоторое кол-во кусков, каждый из этих кусоков подаётся на сетку Parts.ann или Parts2.ann затем, ловится выход этой сетки и подаётся на вход главной сетки. Таким образом, главная сетка "имеет представление" о классах кусках изображения.

ImgProcess (DLL)

В данном модуле реализованы функции по работе с изображениями; с использованием графической библиотеки CxImage.

Библиотека написана на C++ в среде разработки MS Visual Studio 6 SP5.

Image Processing

Проект создан для демонстрации возможностей библиотеки ImgProcess. С помощью программы ImageProcessing можно преобразовывать (централизация, скелетонизация, ликвидация шума ...) изображения, получившиеся после создания обучающей выборки программы charactermaker.

IDX to BMP converter

Проект создан для конвертации LeCun'овской MNIST-базы формата *.IDX в кучу BMP-файлов.

Convert_CC

Проект для конвертации одной древней базы символов. Смысл программы заключается в том, чтобы преобразовать кучу файлов векторного формата в два файла target и pattern, которые имеют несколько другую структуру. Для конвертации этих файлов в BMP'хи нужно воспользоваться программой Convert_CC to BMP Converter.

Этот проект создавал не я. Однако, в нём наблюдались какие-то непонятные bug'и с памятью, из-за чего программа просто нафиг вылетала. Надо сказать, что эта проблема до сих пор полностью не решена. Однако, мне кое-как удалось переконвертить всё это дело.

Convert_CC to BMP Converter

Проект для конвертации файлов target и pattern, получившихся в результате работы программы Convert_CC в кучу BMP-файлов.

Questionnaire Maker

Данный проект (QM) создан для формирования конфигурационных файлов анкет. Т.е. открывается шаблон анкеты, и, пользователь указывает поля и ячейки этого шаблона а также тип этих полей и ячеек (чтобы потом можно было определить какую нейросеть использовать для распознавания того или иного поля). После чего информация сохраняется в виде конфигурационного файла, оригинального изображения анкеты (*_orign.png) и изображения анкеты с наложенными ячейками полей - эта инфа сохраняется в папку Configs.cfg.

Character Recognition (Q recognition)

Данный проект (CR: Q recognition) создан для демонстрации возможностей модуля распознавания символов при распознавании отсканированных изображений анкет.

Controls (DLL)

Проект представляет собой библиотеку, в которой имеются control'ы (а также, описан интерфейс для доступа к этим control'ам), используемые в разных проектах. Например, контрол, отображающий окно с лог-файлом используется в двух проектах: COM-Client и Character Recognition (Q recognition).

Functions (DLL)

Проект представляет собой библиотеку, в которй имеются функции, используемые в разных проектах. Например, функция AddBitmapToCollection(), используемая в проектах CharacterMaker и CharacterRecognition (Q recognition).

STUFF

QSample

PhotoShop'ный проектик анкеты, которая используется в проекте CharacterRecognition.

Research

Результаты моего исследования по проекту Character Recognition.

Смысл заключается в том, что чем больше информации о объекте распознавания на вход сетки подаётся в процессе обучения, тем быстрее сеть обучается несмотря на её "разрастающийся" размер.

И вообще - чем больше информации об объекте распознавания поступает на вход, тем больший процент распознавания сетка покажет на тестовой выборке, когда достигнет "конца" процесса обучения (по крайней мере, так получилось в предметной области распознавания изображений символов, в проекте CharacterRecognition).

В данном случае, нейросетки Parts & Parts2 применяются для увеличения кол-ва информации, подаваемой на вход главной сетки.

Modified sources from LIB_CXIMAGE v5.99c

Проект ImgProcess использует библиотеку CxImage. В процессе реализации функций библиотеки ImgProcess, в проекте CxImage обнаружились кое-какие ошибки. Эти ошибки были успешно устранены, и, поэтому, я выкладываю файлы (sources), которыми нужно будет заменить оригинальные файлы в проекте CxImage.

GOOD_WORK.bat ;)

Поскольку проект CR содержит множество проектов, при этом, каждый проект находится в отдельной папке, причём исполняемые файлы одних проектов ожидают "увидеть" исполняемые файлы других проектов в "своей" папки ...

В общем, этот исполняемый файл помещается в папку с проектами, и, при запуске, пихает исполняемые файлы куда нужно. А также, удаляет лишний хлам.

ImageTransforming

Этот проект (который был написан не мной - спасибо доброму человеку с форума http://www.gamedev.ru/forum) используется в проекте ImgProcess. Выполняет трансформацию изображения, как будто это изображение вписано в четырёхугольник.

Заметьте, что эту технологию применили для программы "переключения между окнами" в OS Windows Vista, чтобы придать окнам 3D'шный вид

Нейросетки

Внутри архивчиков находятся сами файлы нейросеток (*.ANN) и их конфиги (*.CFG). Они же находятся в инсталлере.

Parts.ann и Parts2.ann - это нейросетки, которые используются тремя другими: Num.ann, Rus.ann и Eng.ann. Причём на вход сеток Parts.ann и Parts2.ann подаются куски распознаваемого изображения размерами 10x10 и 5x5 соответственно (+ некоторая др. инфа), а результаты их функционирования подаются на сетку Num.ann или Rus.ann или Eng.ann (зависит от алфавита, который нужно распознать). После чего ответ ловится с соотв. сетки.

Обучающая выборка (Dataset) входные вектора

Обучающая выборка состоит из двух вещей: входные векторы (dataset) и соответствующие им выходные векторы (состояния нейронов выходного слоя - напр., генерируются программой CharacterMaker).

Грубо говоря, входные вектора - это изображения, на которых сетка учится. Чем больше база с этими векторами тем лучше она научится.

Для того, чтобы было удобно создать такую базу векторов, была создана программа charactermaker. Мне было лень создавать большую обучающую выборку, и, поэтому сетки Rus.ann и Eng.ann были обучены на малой обучающей выборке, которую я & stuff people создавали лично (см. Rus*.dat и Eng*.dat).

В сети интернет ужасные напряги с этими базами: подавляющее большинство из них платные. Однако, мне удалось найти две базы: