Đề tài Ứng dụng mạng neural nhận dạng kí tự

 Nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong việc huấn luyện và nhận dạng.  Mở rộng cơ sở dữ liệu, thêm nhiều loại font, kích thước số điểm ảnh của ký tự.  Phát triển ứng dụng Neural Networks, ứng dụng vào nhận dạng chữ viết tay, hệ thống bảo mật và trong y học

pdf25 trang | Chia sẻ: lylyngoc | Lượt xem: 2937 | Lượt tải: 2download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Đề tài Ứng dụng mạng neural nhận dạng kí tự, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL NHẬN DẠNG KÍ TỰ Đề tài: TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ViƯn §IƯN tư viƠn th«ng BÁO CÁO MƠN HỌC CHUYÊN ĐỀ Người thực hiện: Chu Văn Thành 1 NỘI DUNG BÁO CÁO Giới thiệu đề tài. Chƣơng I: Tìm hiểu tổng quan về mạng neural. Chƣơng II: Ứng dụng mạng neural nhận dạng kí tự. Chƣơng III: Chạy thử chƣơng trình nhận dạng kí tự sử dụng mạng neural. 2 GIỚI THIỆU CHUNG  Từ những ưu điểm của bộ ĩc con người khả năng học tập, nhận dạng và phân loại…  Tìm cách bắt chước để thực hiện những máy tính cĩ khả năng hoạt động nhờ bộ ĩc con người.  Các mạng neural nhân tạo đã ra đời từ những nỗ lực đĩ. Với mục đích là xây dựng các máy thơng minh tiến gần tới trí tuệ con người. 3 CHƢƠNG I: TỔNG QUAN VỀ NEURAL NETWORKS  Khái niệm neural: Là một đơn vị tính tốn cĩ nhiều đầu vào và một đầu ra, mỗi đầu vào đến từ một thành phần liên kết. Hình1: Mơ hình một neural nhân tạo 1. KHÁI NIỆM NEURAL NHÂN TẠO 4  Các thành phần của neural nhân tạo: 1.Thành phần liên kết. 2.Bộ cộng. 3.Hàm kích hoạt (hàm học).  Khái niệm: Là một hệ thống bao gồm nhiều phần tử xử lý đơn giản tựa như neural thần kinh của não người. 2. KHÁI NIỆM MẠNG NEURAL NHÂN TẠO 5  Mơ hình mạng neural : Lớp nhập (input), Lớp ẩn (Hidden-nếu cĩ) Lớp xuất (output). Hình 2: Mơ hình mạng neural nhân tạo 6 3. PHÂN LOẠI MẠNG NEURAL Hình 3a: Mạng mạng truyền thẳng đa mức Hình 3b: Mạng qui hồi cĩ các neural ẩn Cĩ neural truyền thẳng và neural mạng quy hồi 7 4. HUẤN LUYỆN MẠNG NEURAL  Phương pháp học: Mạng neural nhân tạo phỏng theo việc xử lý thơng tin của bộ não người, do vậy đặc trưng cơ bản của mạng là cĩ khả năng học, tái tạo các hình ảnh và dữ liệu khi đã học.  Cĩ 3 kiểu học chính:  Học cĩ giám sát.  Học khơng giám sát.  Học tăng cường 8 CHƢƠNG II: ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL NHẬN DẠNG KÍ TỰ Ý tưởng bài tốn :  Phân tích ảnh cho kí tự: Chia ảnh theo dịng và tách ký tự theo từng vùng giới hạn  Chuyển đổi kí tự sang ma trận điểm ảnh.  Chuyển thành ma trận tuyến tính và đưa vào mạng neural.  Đưa vào mạng neural tính giá trị đầu ra.  Hiển thị kí tự thu được. 9 QUÁ TRÌNH TÁCH DỊNG 10 QUÁ TRÌNH TÁCH KÍ TỰ 11 TÌM GIỚI HẠN KÍ TỰ 12 CHIA LUỚI KÍ TỰ 13 ÁNH XẠ VÀO MA TRẬN 14 SƠ ĐỒ HUẤN LUYỆN MẠNG NEURAL NHẬN DẠNG KÍ TỰ 15 SƠ ĐỒ MẠNG NEURAL 16 QUÁ TRÌNH HUẤN LUYỆN MẠNG NEURAL NHẬN DẠNG KÍ TỰ 17 MẪU HUẤN LUYỆN 0123456789 0123456789 Ảnh đầu vào Đầu ra mong muốn 18 TỔNG HỢPKẾT QUẢ HUẤN LUYỆN Huấn luyện với 20 mẫu lỗi Huấn luyện với 40 mẫu lỗi 19 TỔNG HỢPKẾT QUẢ HUẤN LUYỆN 20 GIAO DIỆN CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 21 KẾT LUẬN Trên đây nhĩm em đã trình bày về đề tài “Ứng dụng mạng neural trong nhận dạng kí tự” với các nội dung sau: 1. Tìm hiểu về mạng neural nhân tạo. 2. Ứng dụng mạng neural nhận dạng kí tự”. 3. Chạy thử chuơng trình nhận dạng kí tự sử dụng mạng neural. 22 HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI  Nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong việc huấn luyện và nhận dạng.  Mở rộng cơ sở dữ liệu, thêm nhiều loại font, kích thước số điểm ảnh của ký tự.  Phát triển ứng dụng Neural Networks, ứng dụng vào nhận dạng chữ viết tay, hệ thống bảo mật và trong y học… 23 LỜI CẢM ƠN Nhĩm em xin chân thành cảm ơn các thầy Phạm Dỗn Tĩnh đã trực tiếp giảng dạy và chỉ dẫn nhĩm em trong quá trình thực hiện đề tài . Em xin chân thành cảm ơn! 24 THE END 25

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfneural_nhan_dang_ki_tu_1889.pdf