ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP NHẬN DẠNG KÝ TỰ SỐ VIẾT TAY
28/03/2017

TÓM TẮT

ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP NHẬN DẠNG KÝ TỰ SỐ VIẾT TAY

Nhận dạng ký tự viết tay là một lĩnh vực được quan tâm nghiên cứu và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như: nhận dạng các chữ số trên phiếu chi ngân hàng, mã số trên bì thư của dịch vụ bưu chính, hay các chữ số trên các biểu mẫu …

Vấn đề nhận dạng chữ viết tay nói chung và nhận dạng chữ số viết tay nói riêng là một thách thức lớn đối với các nhà nghiên cứu. Bài toán lớn luôn đặt ra phía trước vì sự phức tạp của việc  nhận  dạng chữ viết phụ thuộc nhiều vào phong cách viết và cách thể hiện ngôn ngữ của người viết.

Mạng Neural dựa trên việc mô phỏng cấp thấp hệ thống Neural sinh học, trong tương lai với sự phát triển mô phỏng Neural sinh học có thể có loại máy tính thông minh thật sự để phát triển lĩnh vực này. Từ những ý tưởng sáng tạo của các nhà khoa học được nêu trên và kết hợp với những kiến thức đã có về ký tự số viết tay nên tôi đã chọn đề tài nghiên cứu “Ứng dụng mạng neural tích chập nhận dạng ký tự số viết tay”.

Hiện nay có rất nhiều phương pháp nhận dạng nhưng để nhận dạng được chữ viết tay thì rất khóa khăn, vì vậy ta phải xây dựng một tập cơ sở dữ liệu mẫu về  ký tự viết tay khá lớn nhưng khi xử lý đòi hỏi phải có độ chính xác cao và thời gian thực hiện ngắn nhất.

Hệ thống “Ứng Dụng mạng NEURAL Tích chập nhận dạng ký tự số viết tay” nghiên cứu các vấn đề như sau:

  • Xử lý và phân tích được được các ký tự ảnh đầu vào.
  • Chuyển đổi ký tự sang ma trận điểm ảnh và ma trận Kernel.
  • Tiến hành nhận dạng ký tự bằng thuật toán mạng neural tích chập.

Sau quá trình thực nghiệm trên tập dữ liệu thực MNIST, hiển thị kết quả thu được qua quá trình nhận dạng.

Click vào đây để xem nội dung

Từ khóa:
Top