Nhận dạng kí tự viết tay: Đồ án và phát triển ứng dụng (chuẩn nhất)

Nhận dạng kí tự viết tay và phát triển ứng dụng

SVTH : NguyễnĐình Cường Trang 1

LỜI NÓI ĐẦU

Nhận dạng kí tự, đặc biệt kí tự viết tay là bài tốn có nhiều ứng dụng thực

tiễn. Về mặt lý thuyết, chưa có phương pháp nào hồn chỉnh cho cho bài tốn này do

tính phức tạp, sự biến dạng của dữ liệu đầu vào.

Những năm gần đây, cùng vơí sự phát triển của lý thuyết nhận dạng, công

nghệ xử lý ảnh, đã có nhiều nghiên cứu mang lại một số kết quả cho bài tốn nhận

dạng kí tự viết tay, từ đó mở ra hàng loạt ứng dụng thực tế.

Mục tiêu của đồ án nhằm giới thiệu một cách tiếp cận bài tốn nhận dạng

chữ viết tay với một số ràng buộc, nhằm từng bước đưa vào ứng dụng thực tiễn.

Mặc dù hết sức cố gắng, song do thời gian có hạn và những hạn chế bản

thân nên đồ án có thể còn thiếu sót, mong tiếp tục nhận được sự chỉ bảo của Thầy,

Cô và ý kiến đóng góp của các bạn sinh viên để đồ án được hồn thiện hơn. Em xin

chân thành cảm ơn.

Nha Trang

Ngày 10 tháng 9 năm 2003

Nhận dạng kí tự viết tay và phát triển ứng dụng

SVTH : NguyễnĐình Cường Trang 2

NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN.

...............................................................................................................................

Giáo viên nhận xét

PHẦN I

Nhận dạng kí tự viết tay và phát triển ứng dụng

SVTH : NguyễnĐình Cường Trang 3

TỔNG QUAN VÀ CƠ SỞ LÝ

THUYẾT TIỀN XỬ LÝ ẢNH KÍ TỰ

CHƯƠNG I

TỔNG QUAN

I. Giới thiệu bài tốn:

Nhận dạng kí tự, đặc biệt kí tự viết tay là bài tốn có nhiều ứng dụng thực tế.

Máy tính xử lí, nhận dạng các biểu mẫu, phiếu điều tra tự động, bằng cách này ta

có thể tiết kiệm được nhiều chi phí về thời gian, công sức cũng như các chi phí

khác cho việc nhập dữ liệu.

Ngày nay cùng với sự phát triển về mặt lý thuyết, công nghệ, có rất nhiều

hướng đi cho việc giải quyết bài tốn này như: nhận dạng kí tự dựa trên cấu trúc

hay cách tiếp cận khác như dùng: logic mờ, giải thuật di truyền, mô hình xác suất

thống kê, mô hình mạng nơ ron. Đặc biệt trong những năm gần đây mô hình mạng

nơron được quan tâm nhiều do khả năng tổng hợp của mô hình và sự phát triển về

tốc độ xử lí của máy tính.

Trên thế giới hiện nay có nhiều chương trình nhận dạng chữ viết (chữ in và

viết tay) bằng các thứ tiếng Anh, Nga, v.v... như các hệ OMNIPAGE, READ-

WRITE, WORD-SCAN,... Ở Việt Nam cũng có một số hệ như WORC của công

Nhận dạng kí tự viết tay và phát triển ứng dụng

SVTH : NguyễnĐình Cường Trang 4

ty 3C, VIET-IN của công ty SEATIC, VNDOCR của Viện Công Nghệ Thông Tin,

Image Scon của Trung Tâm Tự Động Hóa Thiết Kế, hệ WINGIS của công ty

DolfSoft...

Nhìn chung, các sản phẩm phần mềm nhận dạng văn bản Tiếng Việt chữ in

của nước ta đã thu được kết quả khả quan, đặc biệt phần mềm VNDOCR đã được

sử dụng rộng rãi trong các cơ quan nhà nước. Riêng phần nhận dạng kí tự viết tay

vẫn đang được nghiên cứu và phát triển nhằm phục vụ cho các yêu cầu khác nhau

như đọc và xử lý các biểu mẫu: hố đơn, phiếu điều tra ...

Với mục tiêu tìm hiểu bài tốn nhận dạng ảnh kí tự viết tay không trực tuyến

(off-line), đồng thời sử dụng kết quả vào việc xử lí phiếu đăng kí môn học của

Trường Đại Học Thuỷ Sản Nha Trang. Nội dung đồ án là sự thử nghiệm xây dựng

chương trình nhận dạng ảnh kí tự viết tay nêu trên, bằng cách sử dụng mạng nơron

để nhận dạng kí tự, dựa trên tập mẫu kí tự đã được mã hố bởi đặc trưng của đường

biên.

Trong quá trình tìm hiểu lý thuyết và xây dựng chương trình, em đã tham

khảo nhiều nguồn tài liệu, trong đó ý tưởng xác định véc tơ đặc trưng của kí tự

viết tay sử dụng trong đồ án này được tham khảo từ luận án thạc sĩ “ Nhận dạng

chữ viết tay rời Tiếng Việt”, của tác giả Phạm Đại Xuân, Đại học khoa học tự

nhiên Thành Phố Hồ Chí Minh.

II. Cấu trúc, nội dung của đồ án:

Nội dung của đồ án được chia làm 4 phần:

Phần I: Giới thiệu tổng quan và cơ sở lý thuyết tiền xử lí ảnh kí tự, gồm

3 chương:

Chương 1: Giới thiệu tổng quan.

Chương 2: Giới thiệu cơ sở lí thuyết tiền xử lí ảnh kí tự.

Chương 3: Giới thiệu cách xác định đặc trưng của kí tự.

Phần II: Giới thiệu các mô hình nhận dạng, gồm 2 chương.

Chương 1: Giới thiệu một số kĩ thuật phân lớp: đối sánh, sử dụng

hàm thế, phương pháp LDA.

Chương 2: Giới thiệu mô hình mạng nơ ron cho bài tốn nhận dạng.

Phần III: Giới thiệu một số ứng dụng và đánh giá kết luận gồm 4

chương .

Chương 1: Giới thiệu ứng dụng kĩ thuật tách liên thông cho việc

tách liên thông kí tự trong văn bản.

Chương 2: Xây dựng, đánh giá chương trình nhận dạng kí tự viết

tay.

Chương 3: Đưa kết quả vào ứng dụng xây dựng chương trình xử lí

phiếu đăng kí môn học cho sinh viên ở trường Đại học Thuỷ Sản Nha

Trang.

Chương 4: Đánh giá kết luận và nêu hướng phát triển của đề tài.

Phần IV : Phụ lục giới thiệu giao diện chương trình.

Nhận dạng kí tự viết tay và phát triển ứng dụng

SVTH : NguyễnĐình Cường Trang 5

 

 

dvvpvveE







CHƯƠNG II

CƠ SỞ LÝ THUYẾT TIỀN XỬ LÍ ẢNH KÍ TỰ

I. Lọc mịn ảnh:

Lọc mịn ảnh là một lọc thông thấp, giá trị của một điểm ảnh là trung bình

trọng số của các điểm ảnh lân cận, hay giá trị điểm ảnh là kết quả của quá trình

xoắn (convole) của các điểm ảnh lân cận với một nhân. Nhân có kích thước tuỳ ý

3x3, 5x5, kích thước nhân càng lớn thì càng nhiều điểm lân cận ảnh hưởng vào

điểm ảnh kết quả. Ví dụ một số nhân lọc mịn ảnh như sau:

Lọc mịn ảnh có tác dụng hạn chế ảnh nhiễu muối tiêu.

II. Nhị phân ảnh:

Nhị phân ảnh mức xám là tìm giá trị ngưỡng sao cho các điểm ảnh có giá

trị lớn hơn ngưỡng được gọi là trắng(nền) và các điểm ảnh có giá trị nhỏ hơn

ngưỡng được gọi là đen (đối tượng).

Tiêu chuẩn xác định ngưỡng thường sử dụng nhất là sử dụng sai số bình

phương trung bình giữa giá trị mẫu v và mức tái thiết r(v). (ký hiệu MSE)

Ta có:

Trong đó p(v) là hàm mật độ xác suất của biến ngẫu nhiên v, có thể coi xấp

xỉ bằng histogram của ảnh. Với một số cho trước L các mức xám MSE được biểu

diễn bởi:





 

 

 

 

 

 

dvvpvrvvrvE 





1/9

1/10

1/12

Đồ án: Tìm hiểu bài toán nhận dạng kí tự viết tay và phát triển ứng dụng

Chủ đề:

Tài liệu liên quan

Tài liêu mới

Hỗ trợ

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi