TAILIEUCHUNG - Nhận dạng chữ viết tay rời rạc trên cơ sở phương pháp máy véc tơ tựa

Bài báo cáo: Nhận dạng chữ viết tay rời rạc trên cơ sở phương pháp máy véc tơ tựa có nội dung xây dựng mô hình nhận dạng chữ viết tay rời rạc dựa trên phương pháp SVM, đồng thời tiến hành cài đặt thử nghiệm trên các tập dữ liệu chữ số viết tay chuẩn MNIST và dữ liệu chữ viết tay tiếng Việt. | Bộ Giáo dục và Đào tạo - Trường Đại học Duy Tân NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY RỜI RẠC TRÊN CƠ SỞ PHƯƠNG PHÁP MÁY VÉC TƠ TỰA PHẠM ANH PHƯƠNG * LÊ THANH LONG** VÕ VĂN LƯỜNG** ABSTRACT This paper proposes an isolated handwritten character recognition model based on Support Vector Machines. Our experiments on the benchmark database MNIST and samples of Vietnamese handwriting character show that our recognition model reached higher accuracy than neuron network model. We also evaluate the advantages and disadvantages of SVM and propose research solutions. Key words: Handwritten Character Recognition; SVM. 1. Giới thiệu Cho đến nay, việc nhận dạng chữ viết tay vẫn chưa có được một giải pháp tổng thể, các ứng dụng của nó cũng chỉ giới hạn trong phạm vi hẹp. Các kết quả chủ yếu về lĩnh vực này chỉ tập trung trên các tập dữ liệu chữ số viết tay chuẩn như USPS và MNIST [2,3,6,8], bên cạnh đó cũng có một số công trình nghiên cứu trên các hệ chữ cái tiếng La tinh, Hy Lạp, Trung Quốc, Việt Nam. tuy nhiên các kết quả đạt được cũng còn nhiều hạn chế [4,5,7,8]. Các giải pháp tiếp cận để giải bài toán nhận dạng chữ viết tay khá phong phú, một số phương pháp học máy thường được áp dụng như: mô hình Markov ẩn, mạng nơ ron hay phương pháp máy véc tơ tựa (SVM - Support Vector Machines). Trong đó SVM được đánh giá là phương pháp học máy tiên tiến đang được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh khai phá dữ liệu và thị giác máy tính SVM gốc được thiết kế để giải bài toán phân lớp nhị phân, ý tưởng chính của phương pháp này là tìm một siêu phẳng phân cách sao cho khoảng cách lề giữa hai lớp đạt cực đại. Khoảng cách này được xác định bởi các véc tơ tựa (SV - Support Vector), các SV này được lọc ra từ tập mẫu huấn luyện bằng cách giải một bài toán tối ưu lồi [3]. Trong bài báo này, chúng tôi sẽ xây dựng mô hình nhận dạng chữ viết tay rời rạc dựa trên phương pháp SVM, đồng thời tiến hành cài đặt thử nghiệm trên các tập dữ liệu chữ số viết tay chuẩn MNIST và dữ liệu chữ viết tay tiếng Việt do chúng .

• Quản trị mạng
• Nhận dạng chữ viết tay
• Mô hình nhận dạng chữ viết tay
• Dữ liệu chữ viết tay
• Mạng nơron nhân tạo
• Ứng dụng mạng nơrnon
• Chữ viết tay tiếng Việt
• Luận văn Kĩ thuật đồ họa
• Bài tập lớn Kĩ thuật đồ họa
• Nhận dạng ký tự quang học
• Luận văn Nhận dạng chữ viết tay
• Bài toán nhận dạng chữ viết tay
• Mạng nơ ron nhân tạo
• Giáo dục trẻ mầm non
• Nhận dạng tự động chữ số viết tay
• Nhận dạng chữ số viết tay
• Chức năng nhận dạng chữ số viết tay
• đồ án tốt nghiệp
• nhận dạng kí tự viết tay
• phát triển ứng dụng
• nhận dạng ký tự
• lý thuyết nhận dạng
• ứng dụng chữ viết nhận dạng
• Nhận dạng chữ viết tay theo chiều
• Nhận dạng chữ viết tay mạng nơ ron
• Phương pháp nhận dạng
• Kỹ thuật nhận dạng ký tự
• Phương pháp rút trích
• Tóm tắt luận án Tiến sĩ
• Ứng dụng phương pháp máy Véc tơ
• Nhận dạng chữ Việt viết tay rời rạc
• Xác nhận dạng chữ viết tay
• Xây dựng cơ sở dữ liệu chữ viết tay
• Ứng dụng mạng nơron
• Công nghệ thồng tin
• Trích lọc thông tin
• Hệ thống nhận dạng chữ viết
• Nhận dạng chữ tiếng Việt
• Báo cáo Trí tuệ nhân tạo nâng cao
• Sử dụng mạng neural
• Cấu trúc một nơron
• Báo cáo nhận dạng chữ viết tay
• Hệ thống nhúng
• Phương pháp phân lớp Support vector machines
• Hệ thống nhúng nhận dạng chữ viết tay
• Các bước xây dựng ứng dụng trên board nhúng
• Nhận dạng chữ in
• Nhận dạng chữ quang học
• Mô hình liên mạng nơ ron
• Hệ thống xử lý biểu mẫu tự động
• Đồ án Tốt nghiệp Công nghệ thông tin
• Nhận dạng ký tự viết tay
• Thuật toán Markov ẩn
• Nhận dạng ký tự đầu vào
• Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin
• Nhận dạng chữ ký tay
• Hệ thống xác thực chữ ký
• Nhận dạng chữ viết
• Đề tài Nghiên cứu khoa học
• Công nghệ nhận dạng
• Ngôn ngữ tiếng Việt
• Nhận dạng chữ Việt in
• Nhận dạng chữ Việt viết tay
• Nhận dạng tiếng Việt
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt
• Giải pháp nhập dữ liệu tiếng việt viết tay
• Thư viện lập trình Tablet PC SDK
• Bảng nhập liệu tiếng Việt viết tay
• Thư viện nhận dạng chữ viết
• Trí tuệ nhân tạo
• Kết hợp các bộ phận phân lớp SVM
• Bộ phận phân lớp SVM
• Nhận dạng chữ Việt
• Đặc trưng wave let Haar
• Báo cáo chuyên đề
• Nhận diện chữ viết tay
• Mô hình mạng neuron
• Giới thiệu về mạng Neuron
• Kỷ yếu hội nghị Quốc gia về Điện tử truyền thông
• Kiến trúc mạng nơ ron nhân tạo
• Huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo
• Định dạng số dấu phẩy động
• Nhận dạng chữ số
• Nhận dạng số viết tay
• Thuộc tính HOG
• Support vector machine
• Histogram of Oriented Gradients
• Mạng nơ ron tích chập
• Multi layer perceptron
• Mô hình mạng nơ ron tích chập
• Kiến trúc CNN
• Mô hình mạng nơ ron nhân tạo
• Mạng nơ ron nhân tạo đa lớp MLP
• Trí thông minh nhân tạo
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Mạng neuron nhân tạo
• Mạng perceptron đa lớp
• Cấu tạo mạng MLP
• Nền tảng di động Android
• Bài toán nhận dạng chữ số viết tay
• Kĩ thuật học sâu
• luận văn
• công nghệ thông tin
• mạng neural rbf
• ứng dụng neural rbf
• bài toán nội suy
• hàm nhiều biến
• chữ số viết tay
• đường cong tham số B Spline
• kỹ thuật điện
• hệ thống điện
• tóm tắt luận văn