Báo Cáo Nhận dạng ký tự quang học bằng mạng nơron

Thảo luận trong 'Công Nghệ Thông Tin' bắt đầu bởi Thúy Viết Bài, 5/12/13.

  1. Thúy Viết Bài

    Thành viên vàng

    Bài viết:
    198,891
    Được thích:
    167
    Điểm thành tích:
    0
    Xu:
    0Xu
    NHẬN DẠNG KÝ TỰ QUANG HỌC BẰNG MẠNG

    NƠRON

    OPTICAL CHARACTER RECOGNITION BY NEURAL NETWORK



    SVTH: ĐỖ THỊ PHÚ

    Lớp 03DT1, Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Đà Nẵng.

    GVHD : TS. NGÔ VĂN SỸ

    Khoa ĐTVT, Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng.



    TÓM TẮT

    Nhận dạng ký tự quang học là kỹ thuật được sử dụng để chuyển đổi ảnh văn bản sang dạng

    văn bản có thể chỉnh sửa trong máy tính. Nó được ứng dụng trong công tác quét và lưu trữ

    các tài liệu cũ, đẩy nhanh việc nhập dữ liệu vào máy với ít lỗi hơn. Bài báo này giới thiệu một

    phương pháp nhận dạng ký tự đó là kỹ thuật mạng nơron.

    ABSTRACT

    Optical Character Recognition (OCR) is a technology that is used to convert scanned images

    of text into computer editable and searchable text. It can be used to scan and preserve

    historical documents, to scan data entry forms in a faster and less error prone manner This

    plan introduce a method which identify characters, it’s Neural Network technology.

    1. Đặt vấn đề

    Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network: ANNs) là sự tái tạo bằng kỹ thuật

    những chức năng của hệ thần kinh con người với vô số các nơron được liên kết truyền thông

    với nhau qua mạng. Giống như con người, ANNs được học bởi kinh nghiệm, lưu những kinh

    nghiệm đó và sử dụng trong những tình huống phù hợp.

    Trong kỹ thuật nhận dạng ký tự, mạng nơron tỏ ra ưu thế hơn các phương pháp truyền

    thống ở chỗ không tốn thời gian cho thủ tục tiền xử lý, làm mảnh ký tự, trích trọn đặc trưng

    Mặt khác các phương pháp ra quyết định trong nhận dạng truyền thống được cài đặt tĩnh trong

    chương trình, khi muốn bổ xung thêm các mẫu học mới ta phải thiết kế lại chương trình.

    Trong khi với mạng nơron, chỉ cần cung cấp một tập mẫu vào ra của dữ liệu mới cho pha huấn

    luyện là có thể bổ xung vào “bộ nhớ mạng” những kiểu dữ liệu mới mà không ảnh hưởng đến

    cấu trúc chương trình ban đầu.

    Trong phạm vi đề tài này sẽ giới thiệu tổng quan về lý thuyết mạng nơron và ứng dụng

    mạng Perceptron nhiều lớp lan truyền ngược sai số để thiết kế chương trình nhận dạng ký tự

    quang học.
     

    Các file đính kèm:

Đang tải...