场景文本识别

安装Tesseract文本识别工具，版本为v5.0.1.20220118。

项目描述 本项目的主要任务是 中文文本检测，即在2D图像中定位包含中文字符的区域。其第二任务是 中文文本识别，即在已定位的文本区域中，将每个区域转化为机器可编码的文本。这项技术在 图像分析与理解 中具有重要意义，广泛应用于 文本转语音、机器翻译、文本挖掘 等多个领域。 第一周进展 本周主要完成了项目网站的搭建，并阅读了相关的研究论文，以便为后续的系统设计与开发提供理论支持。 关键技术点 中文文本检测：本部分任务主要是检测图像中所有含有中文字符的区域。 中文文本识别：在检测到的区域中，使用OCR技术将图像中的中文字符转化为可机器识别的文本。 项目目标 目标是开发一个基于MATLAB的 指纹识别系统，结合中文文本检测与识别技术，提升指纹识别过程中的文本信息处理能力。

使用echo命令安排在1秒后关机，禁用重启警告并隐藏命令窗口。

复杂场景下基于统计分析Boosting的目标识别方法 本研究探讨了在复杂场景下，如何利用统计分析Boosting算法提升目标识别效果。通过对目标特征进行统计分析，筛选出对识别任务最有价值的特征，并利用Boosting算法构建强分类器，实现对复杂场景下目标的精准识别。

文本数据挖掘，顾名思义，是从文本数据中挖掘有价值的信息。它是数据挖掘领域的一个重要分支，专注于处理和分析文本数据。

《文本挖掘指南——非结构化数据分析的高级方法》(2007)，由剑桥大学出版社出版，深入探讨了文本挖掘领域的前沿技术和方法，为处理和分析非结构化数据提供了全面的指导。

文本挖掘手册：分析非结构化数据的高级方法 作者：罗南·费尔德曼和詹姆斯·桑格（巴伊兰大学和 ABS Ventures）

使用python实现文本近似度匹配，从b列中查找与a列文本最相似的值及近似度。 例如：a列：白术b列：白术、炒白术、黄芩 输出：相似的值：白术、炒白术近似度：1

使用技巧将文本数据便捷地导入 Access MDB 文件中。

方便快捷地打开数百MB或GB以上的文件，避免因等待大数据文件加载而产生的不便和焦虑。