A Bilingual Numeral OCR System for Creating Uni-Lingual Digitized Numeral Document
Notice bibliographique
Résumé
<p>The optical character recognition has been used in many applications such as dictionary generation, customer billing system, banking and postal automation, and library automation etc. The bilingual OCR system to make uni-lingual script helps us to reduce the requirement of two different OCR systems into a single OCR system for recognition of two different languages. This type of globalization helps the universal users of any language can read the text documents in their self-language if the bilingual documents are converted into uni-lingual document. In this paper, the image which contains printed Tamil and European numerals has been recognized using common OCR System and the Tamil numerals are converted into European numerals to globalize the document from a bilingual script into a uni-lingual document. The main objective of the work is to bring out the single numeral (European numerals) text document from the input image with two different numerals (Tamil and European Numerals). The Kohonen’s self-organizing map (SOM) based recognition system has been used for recognizing the numerals and recognized characters in bilingual numerals (Tamil and European Numerals) form are converted into Uni-lingual form (European numerals). This paper also discusses the various approaches used for OCR.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».