1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay

72 21 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 72
Dung lượng 4,62 MB

Nội dung

Ngày đăng: 27/11/2021, 15:51

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] F. P. Such, D. Peri, F. Brockler, H. Paul, and R. Ptucha (2018), “Fully convolutional networks for handwriting recognition”, Proc. Int. Conf. Front.Handwrit. Recognition, ICFHR, vol. 2018-Augus, pp. 86–91 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fully convolutional networks for handwriting recognition
Tác giả: F. P. Such, D. Peri, F. Brockler, H. Paul, and R. Ptucha
Năm: 2018
[2] H. Liu and A. Zhu (2019), “Synthesizing Scene Text Images for Recognition with Style Transfer”, 2019 Int. Conf. Doc. Anal. Recognit. Work., vol. 5, pp.8–13 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Synthesizing Scene Text Images for Recognition with Style Transfer
Tác giả: H. Liu and A. Zhu
Năm: 2019
[3] Phạm Việt Dũng (2014), “Multiple Convolution Neural Networks for an Online Handwriting Recognition System”, SIMUL 2014, vol. 5, no.c, pp. 108–112 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Multiple Convolution Neural Networks for an Online Handwriting Recognition System
Tác giả: Phạm Việt Dũng
Năm: 2014
[4] S. M. Chelly, and C. Denis (2016), “Getting Started with Machine Learning 2”, The MathWorks Inc., Mach. Learn. with MATLAB, Section 2 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Getting Started with Machine Learning 2
Tác giả: S. M. Chelly, and C. Denis
Năm: 2016
[5] T. Mathworks and MATLAB (2016), “Applying supervised learning”, The MathWorks Inc., vol. 33, no. 2, pp. 326–333 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Applying supervised learning
Tác giả: T. Mathworks and MATLAB
Năm: 2016
[6] N. Assiwal and N. Sharma (2016), “A Geometric Feature Extraction Technique for Hindi Handwritten Character Recognition”, Int. J. Sci. Technol. Eng.(IJSTE ), vol. 2, no. 12, pp. 295–302 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A Geometric Feature Extraction Technique for Hindi Handwritten Character Recognition
Tác giả: N. Assiwal and N. Sharma
Năm: 2016
[7] Chris Nicholson (2019), “A Beginner’s Guide to Neural Networks and Deep Learning”, Journal of Chemical Information and Modeling, vol. 53, no. 9. pp.1689–1699 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A Beginner’s Guide to Neural Networks and Deep Learning
Tác giả: Chris Nicholson
Năm: 2019
[8] Y. LeCun (1998), “Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition”, pp. 6–7 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition
Tác giả: Y. LeCun
Năm: 1998
[9] Trần Cao Đệ (2011), “Chỉ mục ngữ nghĩa tiềm ẩn và ứng dụng”, Đại học Cần Thơ, p. 54 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Chỉ mục ngữ nghĩa tiềm ẩn và ứng dụng
Tác giả: Trần Cao Đệ
Năm: 2011
[10] I. Guyon and R. M. Haralick (1996), “Data Sets For OCR And Document Image Understanding Research”, Handb. Character Recognit. Doc. Image Anal., pp 779–799 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Data Sets For OCR And Document Image Understanding Research
Tác giả: I. Guyon and R. M. Haralick
Năm: 1996
[11] P. Y. Simard, D. Steinkraus, and J. C. Platt (2013), “Best Practices for Khác

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1: Ví dụ về giới hạn phong cách chữ viết tay - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Hình 1.1 Ví dụ về giới hạn phong cách chữ viết tay (Trang 15)
Hình 2.2: Cấu trúc của một nơ-ron Các thành phần cơ bản của một nơ-ron bao gồm: - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Hình 2.2 Cấu trúc của một nơ-ron Các thành phần cơ bản của một nơ-ron bao gồm: (Trang 21)
Bảng 2.1: Một số hàm truyền thơng dụng - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Bảng 2.1 Một số hàm truyền thơng dụng (Trang 22)
Hình 2.3: Kiến trúc mạng LeNet5 chi tiết [8] - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Hình 2.3 Kiến trúc mạng LeNet5 chi tiết [8] (Trang 24)
Bảng 2.2: Số lượng mẫu trong tập UNIPEN Train-R01/V07 - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Bảng 2.2 Số lượng mẫu trong tập UNIPEN Train-R01/V07 (Trang 25)
Hình 3.1: Sơ đồ khối hệ thống: a) Huấn luyện mạng nơ-ron b) Nhận diện - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Hình 3.1 Sơ đồ khối hệ thống: a) Huấn luyện mạng nơ-ron b) Nhận diện (Trang 27)
Bảng 3.3: Ví dụ kiểu viết chữ thường trong tập mẫu - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Bảng 3.3 Ví dụ kiểu viết chữ thường trong tập mẫu (Trang 29)
Bảng 3.2: Ví dụ kiểu viết chữ số trong tập mẫu - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Bảng 3.2 Ví dụ kiểu viết chữ số trong tập mẫu (Trang 29)
Hình 3.5: Kiến trúc mạng nơ-ron tích chập đa tầng - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Hình 3.5 Kiến trúc mạng nơ-ron tích chập đa tầng (Trang 32)
Bảng 3.5: Bảng thơng số kiến trúc mạng phân loại số - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Bảng 3.5 Bảng thơng số kiến trúc mạng phân loại số (Trang 33)
Bảng 3.6: Bảng thơng số kiến trúc mạng phân loại chữ thường và in hoa - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Bảng 3.6 Bảng thơng số kiến trúc mạng phân loại chữ thường và in hoa (Trang 34)
Bảng 3.11: Tỉ lệ nhận diện kiểm thử chữ in hoa - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Bảng 3.11 Tỉ lệ nhận diện kiểm thử chữ in hoa (Trang 37)
Bảng 3.14: Các kí tự đã dán nhãn cho kết quả nhận diện sai - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Bảng 3.14 Các kí tự đã dán nhãn cho kết quả nhận diện sai (Trang 39)
Hình 3.7: Lưu đồ giải thuật khối ngõ vào - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Hình 3.7 Lưu đồ giải thuật khối ngõ vào (Trang 42)
Hình 3.8: Lưu đồ giải thuật chuyển đổi ảnh xám - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Hình 3.8 Lưu đồ giải thuật chuyển đổi ảnh xám (Trang 43)
Hình 3.9: Lưu đồ giải thuật tạo đường bao tách kí tự - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Hình 3.9 Lưu đồ giải thuật tạo đường bao tách kí tự (Trang 45)
Hình 3.10: Lưu đồ huấn luyện mạng nơ-ron tích chập - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Hình 3.10 Lưu đồ huấn luyện mạng nơ-ron tích chập (Trang 46)
Hình 3.11: Lưu đồ nhận diện - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Hình 3.11 Lưu đồ nhận diện (Trang 47)
Hình 4.2: Giao diện nhận diện chính của hệ thốngVùng viết - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Hình 4.2 Giao diện nhận diện chính của hệ thốngVùng viết (Trang 48)
Hình 4.1: Giao diện giới thiệu - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Hình 4.1 Giao diện giới thiệu (Trang 48)
Bảng 4.1: Các nút chức năng của giao diện ngõ vào - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Bảng 4.1 Các nút chức năng của giao diện ngõ vào (Trang 49)
Hình 4.3: Mẫu số 1– Chữ số - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Hình 4.3 Mẫu số 1– Chữ số (Trang 50)
Hình 4.4: Mẫu số 2– Chữ thường và số hỗn hợp - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Hình 4.4 Mẫu số 2– Chữ thường và số hỗn hợp (Trang 51)
Hình 4.5: Mẫu số 3– Chữ in hoa - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Hình 4.5 Mẫu số 3– Chữ in hoa (Trang 52)
Hình 4.6: Mẫu số 4– Chữ in hoa và chữ thường hỗn hợp - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Hình 4.6 Mẫu số 4– Chữ in hoa và chữ thường hỗn hợp (Trang 53)
Hình 4.7: Mẫu số 5– Chữ in hoa và chữ thường hỗn hợp - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Hình 4.7 Mẫu số 5– Chữ in hoa và chữ thường hỗn hợp (Trang 54)
Hình 4.9: Mẫu số 7– Chữ số - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
Hình 4.9 Mẫu số 7– Chữ số (Trang 55)
Trường hợp hình 4.9, sinh viên số 2 tải thêm một mạng huấn luyện kí tự chữ thường. Hệ thống bị nhận diện sai ngay ở kí tự số “0” thành kí tự chữ “o”. - Thiết kế hệ thống nhận diện chữ viết tay
r ường hợp hình 4.9, sinh viên số 2 tải thêm một mạng huấn luyện kí tự chữ thường. Hệ thống bị nhận diện sai ngay ở kí tự số “0” thành kí tự chữ “o” (Trang 55)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w