Đề tài: ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL NHẬN DẠNG KÍ TỰ

Chia sẻ: Chu Văn Thành | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:25

Thêm vào BST

Báo xấu

142
lượt xem 52
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Phương pháp học:Mạng neural nhân tạo phỏng theo việc xử lý thông tin của bộ não người, do vậy đặc trưng cơ bản của mạng là có khả năng học, tái tạo các hình ảnh và dữ liệu khi đã học.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Đề tài: ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL NHẬN DẠNG KÍ TỰ

TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ViÖn §IÖN tö viÔn th«ng BÁO CÁO MÔN HỌC CHUYÊN ĐỀ Đề tài: ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL NHẬN DẠNG KÍ TỰ 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 óc con người khả năng học tập, nhận dạng và phân loại…  Tìm cách bắt chước để thực hiện những máy tính có khả năng hoạt động nhờ bộ óc con người.  Các mạng neural nhân tạo đã ra đời từ những nỗ lực đó. Với mục đích là xây dựng các máy thông minh tiến gần tới trí tuệ con người. 3
CHƢƠNG I: TỔNG QUAN VỀ NEURAL NETWORKS 1. KHÁI NIỆM NEURAL NHÂN TẠO  Khái niệm neural: Là một đơn vị tính toán có nhiều đầu vào và một đầu ra, mỗi đầu vào đến từ một thành phần liên kết. Hình1: 4 Mô hình một neural nhân tạo
 Các thành phần của neural nhân tạo: 1.Thành phần liên kết. 2.Bộ cộng. 3.Hàm kích hoạt (hàm học). 2. KHÁI NIỆM MẠNG NEURAL NHÂN TẠO  Khái niệm: Là một hệ thống bao gồm nhiều phần tử xử lý đơn giản tựa như neural thần kinh của não người. 5
 Mô hình mạng neural : Lớp nhập (input), Lớp ẩn (Hidden-nếu có) Lớp xuất (output). Hình 2: Mô hình mạng neural nhân tạo 6
3. PHÂN LOẠI MẠNG NEURAL Có neural truyền thẳng và neural mạng quy hồi Hình 3a: Hình 3b: Mạng mạng truyền thẳng đa mức Mạng qui hồi có các neural ẩn 7
4. HUẤN LUYỆN MẠNG NEURAL  Phương pháp học: Mạng neural nhân tạo phỏng theo việc xử lý thông tin của bộ não người, do vậy đặc trưng cơ bản của mạng là có khả năng học, tái tạo các hình ảnh và dữ liệu khi đã học.  Có 3 kiểu học chính:  Học có giám sát.  Học không giám sát.  Học tăng cường 8
CHƢƠNG II: ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL NHẬN DẠNG KÍ TỰ Ý tưởng bài toán :  Phân tích ảnh cho kí tự: Chia ảnh theo dòng 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. 9  Hiển thị kí tự thu được.
QUÁ TRÌNH TÁCH DÒNG 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  Ảnh đầu vào  Đầu ra mong muốn 0123456789 0123456789 18
TỔNG HỢP KẾT QUẢ HUẤN LUYỆN Huấn luyện với 20 mẫu lỗi Huấn luyện với 40 mẫu lỗi 19
TỔNG HỢP KẾT QUẢ HUẤN LUYỆN 20