A Study on Optical Character Recognition Techniques

Sahu, Narendra; Sonkusare, Manoj

doi:10.5121/ijcsitce.2017.4101

Cited by 20 publications

(10 citation statements)

References 2 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Optik karakter tanıma (Optical Character Recognition, OCR), taranan belgelerden metinleri elde etmek için kullanılır. OCR, bir sistemin insan müdahalesi olmadan görüntülerden karakterleri veya alfabeleri tanımlamasını sağlayan süreçtir [7,8]. Tipik bir OCR sistemi, analog belgeleri dijitalleştirmek için bir optik tarayıcıdan ve metin içeren bölgeler bulunduğunda sembolleri ayıklamak için bir segmentasyon işlemi bileşenlerinden oluşmaktadır.…”

Section: üSt Veri̇ çIkarimiunclassified

Dijital Kütüphanelerde Dokümanlardan Bilgi Geri Kazanımı için Kullanılan Güncel Teknolojiler: Derleme Çalışması

Mutlu

Abdisamad

Kabasakal

et al. 2021

Düzce Üniversitesi Bilim Ve Teknoloji Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Son yıllarda, farklı konular için sunulan dijital bilgi kaynaklarının sayısı aşırı miktarda artmaktadır. Bu dijital bilgi kaynaklarına erişim desteği sunan sistemlerin birçoğu tarama, arama ve bilgi geri kazanımı araçlarına odaklanmıştır. Sayısal kütüphaneler, elektronik kitaplıklar ve Web sayfaları, bilgi erişimini iyileştirmek, belge koleksiyonlarını farklı anahtar kriterlere göre hiyerarşik olarak oluşturmak ve düzenlemek için yeni birçok açılım sunmaktadır. Farklı arama araçları, bilgi erişim teknikleri kullanılarak erişilebilen belgeleri düzenlemek, endekslemek ve özetlemek için yazılım tabanlı hizmetleri kullanarak daha kapsamlı bir doküman kapsamı sunulabilmektedir. Dijital kütüphanelerdeki arama mekanizmalarına uygulanan teknolojiler, doküman koleksiyonlarını yönetmek, anlamlı veri çıkarmak ve doküman ilişkilerinin belirlenmesi için farklı yöntem ve teknolojilerin kullanımını zorunlu kılmıştır. Özellikle belgeler arasındaki ilişki ne biçimleri ne de türleri ile açıkça tanımlanamamaktadır. Bu çalışma, sayısal kütüphaneler için belgelerin içeriğinden üst-veri çıkarımı, varlık isimlerinin elde edilmesi, anahtar kelimelerin elde erilmesi ve doküman benzerliklerinin oluşturulması için kullanılan yöntem ve teknikler için kapsamlı bir çalışma sunmaktadır.

show abstract

Section: üSt Veri̇ çIkarimiunclassified

Dijital Kütüphanelerde Dokümanlardan Bilgi Geri Kazanımı için Kullanılan Güncel Teknolojiler: Derleme Çalışması

Mutlu

Abdisamad

Kabasakal

et al. 2021

Düzce Üniversitesi Bilim Ve Teknoloji Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Segmentation: After pre-processing, image0freed from noise is surpassed to segmentation phase. In this phase image having characters that are present in series are subdivided in to images of individual characters [5]. The image which is binarized is0checked for inter0line0areas.…”

Section: Optical Character Recognitionmentioning

confidence: 99%

“…Navigation systems also helps visually impaired persons to navigate around the surrounding environment through voice [4]. Though there is advancement in technology the techniques used by the blind are old.Most of the studying substances for the blind are within the form of Braille [5]. A character has to analyse the usage of Braille only for the purpose of reading, and if such people is not able to learn Braille then one may be not able to understand the text.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Development of Self Assisted Voice Module for Visually Impaired

2020

IJETER

View full text Add to dashboard Cite

The visually impaired persons face challenge in recognizing the people around them and also reading the text content present in the documents. In order to overcome these issues, there is a need of assisted devices. This paper proposes a portable system which is able to recognize known faces and apprehends text. The proposed system has both Facial Recognition and Optical Character Recognition (OCR). Facial Recognition is carried out with the use of Local Binary Pattern Histogram (LBPH) face recognizer which makes use of HaarCascader to stumble on the faces. Initially the device identifies presence of person within its range and then applies the LBPH operator to recognize the face. In order, to access the statistics of textual content visually impaired person needs vision. OCR is used where text extraction is performed from scanned images. Tesseract OCR engine is used here. Extracted text is converted into speech using Google Text to Speech (gTTS) method which helps visually understand the text. This portable system is implemented using Raspberry pi. Upon getting into the digital camera view formerly stored faces are identified and acknowledges to the visually impaired through voice. The system can recognize face and characters with the highest accuracy.

show abstract

“…Most of the work known to the authors is applicable to non-industrial environments [5,6]. Speed is often a secondary consideration.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A Very High-Speed Validation Scheme Based on Template Matching for Segmented Character Expiration Codes on Beverage Cans

Rodríguez-Rodríguez

Blasio

García

et al. 2020

Sensors

View full text Add to dashboard Cite

This paper expands upon a previous publication and is the natural continuation of an earlier study which presented an industrial validator of expiration codes printed on aluminium or tin cans, called MONICOD. MONICOD is distinguished by its high operating speed, running at 200 frames per second and validating up to 35 cans per second. This paper adds further detail to this description by describing the final stage of the MONICOD industrial validator: the process of effectively validating the characters. In this process we compare the acquired shapes, segmented during the prior stages, with expected character shapes. To do this, we use a template matching scheme (here called “morphologies”) based on bitwise operations. Two learning algorithms for building the valid morphology databases are also presented. The results of the study presented here show that in the acquisition of 9885 frames containing 465 cans to be validated, there was only one false positive (0.21% of the total). Another notable feature is that it is at least 20% faster in validation time with error rates similar to those of classifiers such as support vector machines (SVM), radial base functions (RBF), multi-layer perceptron with backpropagation (MLP) and k-nearest neighbours (KNN).

show abstract

A Study on Optical Character Recognition Techniques

Abstract: ABSTRACT:Optical Character Recognition (OCR) is the process which enables a system to without human intervention identifies the scripts or alphabets written into the users ' verbal communication

Cited by 20 publications

References 2 publications

Dijital Kütüphanelerde Dokümanlardan Bilgi Geri Kazanımı için Kullanılan Güncel Teknolojiler: Derleme Çalışması

Dijital Kütüphanelerde Dokümanlardan Bilgi Geri Kazanımı için Kullanılan Güncel Teknolojiler: Derleme Çalışması

Development of Self Assisted Voice Module for Visually Impaired

A Very High-Speed Validation Scheme Based on Template Matching for Segmented Character Expiration Codes on Beverage Cans

Contact Info

Product

Resources

About