TAILIEUCHUNG - Một cấu trúc mạng nơron thích hợp cho việc nhận dạng chữ số viết tay

Báo cáo này đề cập đến mô hình hiệu quả cho việc nhận dạng chữ số viết tay. Mô hình gồm hai khối chức năng chính: Khối tiền xử lý: Hiệu chỉnh kích thước ảnh, làm tốt ảnh và làm mành ảnh. Kiến trúc mạng nơron bốn lớp, được thiết kế đặc biệt thích hợp với việc nhận dạng chữ số viết tay. | MỘT CẤU TRÚC MẠNG NƠRON THÍCH HỢP CHO VIỆC NHẬN DẠNG CHỮ SÔ VIẾT TAY Nguyễn Thị Thanh Tân Ngô Quốc Tạo Viện Công nghệ Thông tin Ị Viện Khoa học vù Công nghệ Việt Nam Báo cáo này đề cập đền mô hình hiệu quả cho việc nhận nhận dạng chữ sổ viết tay. Mô hình gồm hai khôi chức nâng chỉnh Khối tiền xử ìỷ Hiệu chinh kích thước ánh ỉàm tốt ảnh và làm mành ánh Kiến trúc mạng noron bốn lớp được thiết kể đặc biệt thích hợp với việc nhận dạng chữ sô viết tay. Chúng tôi đã thử nghiệm mô hình này với bộ mẫu chữ viết này được trich từ bộ mau chữ NỈST cùa viện Công nghệ và Tiêu chuân Quốc gia Hoa Kỳ National Institute of Standard and Technology of the United States . Mạng được huấn luyện với 3000 mẫu với sai sổ mọng . sau đỏ được thứ nghiệm nhân dạng ỉ900 mâu khác cho kết quá nhận dạng chỉnh xác trên 90 . 1. GIỚI THIỆU Lịch sừ phát triển của hệ thống chữ viết tay chưa hoàn toàn tách rời với hệ thống nhận dạng chữ OCR. OCR là bài toán nhận dạng xuất hiện cùng với máy tính điện tử. Đã có nhiều bài báo và các báo cáo tổng quan về công nghệ nhận dạng. Mô hình nhận dạng chữ viết đã được đưa ra từ năm 1951 do phát minh của M. Sheppard được gọi là GISMO một robot đọc-viết. Vào năm 1954 một máy đầu tiên đã được phát triển bời J. Rainbow được dùng để đọc chữ in hoa rất chậm. Vào năm 1967 Công tỵ IBM đã thương mại hóa hệ thống nhận dạng chữ. Tuy nhiên ưong những năm cuổi thập kỷ 60 các hệ thống nhận dạng chữ rất đắt do đó chúng chỉ được sử dụng bởi các công ty và các cơ quan chính phủ. Ngày nay các hệ thống nhận dạng chữ viết không đắt lắm và ngày càng có thể nhận dạng theo nhiều font chữ hơn. Tuy nhiên cần chú ý là trong một số tình huống các phần mềm thương mại lại gặp phải những khó khăn như Tập các chữ font và các tài liệu có chất lượng thấp. Ngày nay việc nghiên cứu tập chung hơn vào việc nhận dạng các chữ cái và chữ số viết tay theo kiểu chữ in. Đáng tiếc các hệ thống nhận dạng hoàn hảo hiện nay không thể tiến hành nhận dạng chữ viết tay. Cái khó của nhận dạng chính là tách các số

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.