Нашел программу на Delphi, которая распознает буквы латинского алфавита (по одной). http://codes-sources.commentcamarche.net/source/49762-reconnaissance-de-caracteres-ocr На холсте размером 100*100 пикселей пользователем рисуется буква (изображение бинарное: черная буква на белом фоне) таким образом: http://prntscr.com/7389w3. При запуске программы формируется набор эталонов для каждой буквы латинского алфавита шрифта Arial 72 кегля (каждая буква - массив из 10000 элементов: 1 или 0 (заполненная или незаполненная области)) . При распознавании нарисованной буквы (для создания ее образа формируется тоже массив такого же типа, как и для эталонных букв описанных выше из 10000 элементов) она сравнивается с каждой эталонной. После этого формируется коэффициент подобия для каждой буквы таким образом: • Если определенная позиция пикселя в массиве образа, который распознается, соответствует «0», а та же позиция у массива обучающей выборки соответствует «1», то общий результат уменьшается на 100; • Если определенная позиция пикселя в массиве образа, который распознается, соответствует «1», а та же позиция у массива обучающей выборки соответствует «0», то общий результат уменьшается на -15; • Если определенная позиция пикселя в массиве образа, который распознается, соответствует «1», а та же позиция у массива обучающей выборки соответствует «1», то общий результат увеличивается на 100; Вот тут и возникает вопрос: на основе каких математических теорий это основывается? может кто знает или имеет догадки? буду очень признателен!
В данном случае это не машинное обучение, как сказал smack. Хотя оно часто используется для задач распознавания образов. Подробнее смотри https://www.coursera.org/course/ml Здесь же сделана логика вычитания одного изображения из другого. Из каких соображений взяты числа 100 и 15? Думаю, что простой прикидкой. Если взять числа 200 и 10, то при применении алгоритма количество неправильно распознанных символов изменится. Это как раз в машинном обучении изучается. Вот хороший скринкаст с похожим алгоритмом:
