The Automatic ODCR Award-checking System using Machine Learning--自動發票對
此研究以設計自動化發票對獎的系統(Award-checking System,簡稱ACS)為目標。架設網路攝影機拍攝發票上的數字,經由自製的二值化演算法、雜訊處理以及字元切割方法,將數字逐一取出,擷取影像中特徵向量,經過訓練完成的「支持向量機」模組判讀影像中的數字,進而對獎。其中為了達到自動化對獎的效果,以微控制器操控機械手臂翻取發票,與電腦端使用遠端程序呼叫的通訊協定,進行系統整合。 實驗後得知於此系統上,以顏色為依據的二值化方法之正確率為Otsu(最大類間方差法)演算法的2.88倍;且自製的光學數字字符識別(Optical Digital Character Recognition, 簡稱ODCR)較一般OCR(Optical Character Recognition)程式高出約18%的正確率。