《基于神经网络的快递单手写体电话号码识别》——Vselfdom_Day1

该项目旨在开发一个安卓应用,利用神经网络识别快递单上的手写电话号码,实现快速拨号。从原计划的定制模板识别转变为使用OCR关键字定位,针对识别多个号码和不同字体类型的问题,提出人机交互解决方案和自动拨号功能。导师建议初期关注打印体,逐步解决手写体识别挑战。

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项目初衷

在大三完成的《BP神经网络识别手写体数字》的基础上,

进一步的深入发掘项目的意义,为此便有了《基于神经网络的快递单手写体电话号码识别》。

项目主要通过开发一个安卓应用程序,通过拍照的方式,快速识别快递单上的电话号码,并进行拨号,

方便快递人员实现快速拨号功能,而不用一个个号码手动输入。

项目计划

原计划

  1. 确定快递单布局
  2. 拍照取样
  3. 定位手写数字的位置
  4. 识别数字
  5. 显示结果
  6. 判定数字正确性
  7. 整合到安卓端

经过讨论,本项目的意义在于方便快递人员快速拨打收件人的电话,

而非我原先理解的:为了方便将用户的手写快递单,转化为数据保存起来。

为此不应该更改现有快递单的布局,只能在现有快递单的基础上进行识别。

现计划:

  1. 拍照取样
  2. OCR识别文字
  3. 确定备选手写数字区域
  4. 识别数字
  5. 显示结果
  6. 判定数字正确性
  7. 整合到安卓端

原计划和现计划区别在于手写数字的区域定位问题:

  • 原计划是依据制做定制的快递单模板,进而确定需要识别手机号码的位置。

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