NEURAL NETWORK FOR UNICODE OPTICAL CHARACTER RECOGNITION – Complete Project Material


TABLE OF CONTENTS

Title page         –       –       –       –       –       –       –      –       ii

Certification    –       –       –       –       –       –       –      –       iii

Approval page         –       –       –       –       –       –      –       iv

Dedication       –       –       –       –       –       –       –      –       v

Acknowledgement   –       –       –       –       –       –       –      vi

Abstract –       –       –       –       –       –       –       –      –       vii

Table of contents     –       –       –       –       –       –      –       ix

CHAPTER ONE

 1.0 INTRODUCTION    –      –      –      –      –      –       1

1.1      Statement of the problem       –       –       –       –       5

1.2      Purpose of the study       –       –       –       –       –      6

1.3      Aims and objectives        –       –       –       –       –      6

1.4      Scope of study         –       –       –       –       –       –      8

1.5      Limitations of the study –       –       –       –       –       8

1.6      Definition of terms.-       –       –       –       –       –       9

CHAPTER TWO

 2.0 LITERATURE REVIEW –      –      –      –      –      11

CHAPTER THREE

3.0      Methods for fact finding and details discussions on the subject matter.        –       –       –       –       –      –       15

3.1      Methodologies for fact finding         –       –       –      15

3.2      Discussions     –       –       –       –       –       –       –      16

CHAPTER FOUR

4.0      Futures, Implications and challenges of the subject matter for the society             –       –       –       –      20

4.1      Futures   –       –       –       –       –       –       –       –      20

4.2      Implications    –       –       –       –       –       –       –      21

4.3      Challenges      –       –       –       –       –       –       –      22

CHAPTER FIVE

5.0      SUMMARY, RECOMMENDATION AND CONCLUSION 24

5.1      Summary        –       –       –       –       –       –       –      24

5.2      Recommendation    –       –       –       –       –       –      25

5.3      Conclusion      –       –       –       –       –       –       –      28

References       –       –       –       –       –       –      –       30

CHAPTER ONE

1.0 INTRODUCTION

Character is the basic building block of any language that is used to build different structures of a language. Characters are the alphabets and the structures are the words, strings and sentences.

Optical character Recognition (OCR) is the process of converting an image of text, such as a scanned project character, document or electronic fax file, into computer-editable text. The text in an image is not editable. The letters/characters are made of tiny dots (pixels) that together form a picture of text. During OCR, the software analyzes an image and converts the pictures of the characters to editable text based on the patterns of the pixels in the image. After OCR, you can expert the converted text and use it with a variety of word-processing, page layout and spreadsheet applications. OCR also enables screen readers and refreshable bralle displays to read the text contained in images.

Optical character Recognition (OCR) deals with machine recognition of characters present in an input image obtained using scanning operation. It refers to the process by which scanned images are electronically processed and converted to an editable text. The need for OCR arises in the context of digitizing tamil documents from the ancient and old era to the latest, which helps in sharing the data through the internet.

A properly printed document is chosen for scanning. It is placed over the scanner, A scanner software is invoked which scans the document. The document is sent to a program that saves it in preferably TIF, JPG or GIF format, so that the image of the document can be obtained when needed. This is the first step in OCR (Vijaya Kumar, 2001), the size of the input image is as specific by the user and can be of any length but is inherently restricted by the scope of the vision and by the scanner software length.

This is the first step in the processing of scanned image. The scanned image is checked for skewing, there are possibilities of image getting skewed with either left or right orientation.

Here, the image is first brightened and binarized the function for skew detection checks for an angle of orientation between +15 degrees and if detected than a simple image rotation is carried out till the lines match with the true horizontal axis, which produce a skew corrected image.

After pre-processing, the noise free image is passed to the segmentation phase, where the image is decomposed into individual characters.

Algorithm for Segmentation


Purchase Detail

Hello, we’re glad you stopped by, you can download the complete project materials to this project with Abstract, Chapters 1 – 5, References and Appendix (Questionaire, Charts, etc) for N5000 ($15) only,
Please call 08111770269 or +2348059541956 to place an order or use the whatsapp button below to chat us up.
Bank details are stated below.

Bank: UBA
Account No: 1021412898
Account Name: Starnet Innovations Limited

The Blazingprojects Mobile App



Download and install the Blazingprojects Mobile App from Google Play to enjoy over 50,000 project topics and materials from 73 departments, completely offline (no internet needed) with the project topics updated Monthly, click here to install.

0/5 (0 Reviews)
Read Previous

EXAMINING HIGHER EDUCATION IN NIGERIA AS CORRELATES OF YOUTH PREPARATION FOR ENTREPRENEURSHIP – Complete Project Material

Read Next

THE PROBLEMS AND PROSPECT OF TEACHING AND LEARNING OF COMPUTER SCIENCE IN NIGERIA – Complete Project Material

Translate »