1 13 sơ đồ một mạng neural nhận dạng ký tự

... thị kí tự thu 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 ... quan 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 GIỚI THIỆU CHUNG  Từ ưu điểm óc người khả học tập, nhận dạng ... 21 KẾT LUẬN Trên nhóm em trình bày đề tài “Ứng dụng mạng neural nhận dạng kí tự với nội dung sau: Tìm hiểu mạng neural nhân tạo Ứng dụng mạng neural nhận dạng kí tự Chạy thử chuơng trình nhận...

Ngày tải lên: 09/12/2013, 14:17

... thị kí tự thu 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 ... quan 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 GIỚI THIỆU CHUNG  Từ ưu điểm óc người khả học tập, nhận dạng ... 21 KẾT LUẬN Trên nhóm em trình bày đề tài “Ứng dụng mạng neural nhận dạng kí tự với nội dung sau: Tìm hiểu mạng neural nhân tạo Ứng dụng mạng neural nhận dạng kí tự Chạy thử chuơng trình nhận...

Ngày tải lên: 06/03/2014, 10:20

... PP L? 1 1 2 1 2 2 1 2 2 1 1 1 1 1 1  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 3 3 2 ... neural tích chập nhận dạng ký tự số viết tay 2 .1. 5 Mạng Đa Tầng Inputs First Layer n 11 Third Layer f1 a1 n 21 P2   PS  f a3 a2 n1  P3 n 31 b 31 b 21 b 11 P1 f2 a2 f a1 n2 f n3 2    n s f a1s ... v1  v1   T   p1 v1  1 v1   T   p v1    v1  p1 v1     v1   v1    v1   v1     v1  1 v1   T   v1   T   v  v max  Và v1  v1    pv...

Ngày tải lên: 30/03/2017, 09:42

... PP L? 1 1 2 1 2 2 1 2 2 1 1 1 1 1 1  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 3 3 2 ... nối với Neural thứ Footer Page 32 of 13 7 10 Ứng dụng mạng neural tích chập nhận dạng ký tự số viết tay Header Page 33 of 13 7 2 .1. 5 Mạng Đa Tầng Inputs First Layer n 11 Third Layer f1 a1 n 21 P2  ... Footer Page 31 of 13 7 Ứng dụng mạng neural tích chập nhận dạng ký tự số viết tay Header Page 32 of 13 7 Ma trận trọng số cho phần tử vector đầu vào W: W1 ,1 w1,2 … w1,R W1 ,1 w1,2 … w1,R W= …………………...

Ngày tải lên: 27/06/2017, 14:41

... cho ký tự  Thuật toán : Xét ký tự : 1. Xác định đỉnh ký tự -Bắt đầu từ đỉnh ký tự tạm thời,và giới hạn trái ký tự vừa xác định trên( left_character,top_character).Quét đến giới hạn phải ký tự, ... lớp đầu vào : 15 0 noron Giải thích : Việc huấn luyện cho mạng học vòng lặp duyệt qua ký tự ảnh giúp mạng noron nhớ nhận dạng ký tự ảnh này.Với vòng lặp, ký tự đưa vào giảng dạy cho mạng noron học.Trong ... lên Chương : Nhận Dạng Ký Tự Quang Học Trong Mạng Neural Nhân Tạo Phương Pháp Và Thuật Toán Nhận Dạng Ký Tự I.Các Bước Xây Dựng Nên Bài Toán Dưới bước tiến hành thiết kế thực thi mạng noron nhân...

Ngày tải lên: 27/08/2014, 16:12

... biệt toán nhận dạng ký tự Nguyễn Thị Quyên Trang 35 Đồ án tốt nghiệp Sử dụng mạng nơ-ron nhận dạng ký tự CHƢƠNG 2: ỨNG DỤNG MẠNG NƠ-RON TRONG NHẬN DẠNG KÝ TỰ 2 .1 Sơ lƣợc: Nhận dạng ký tự ứng dụng ... Quyên Trang 19 Đồ án tốt nghiệp Sử dụng mạng nơ-ron nhận dạng ký tự Hình 1. 10 Mạng hồi quy nơ-ron ẩn vòng lặp tự phản hồi Hình 1. 11 Mạng hồi quy có nơ-ron ẩn 1. 4 1. 4 .1 Huấn luyện mạng nơ-ron: ... DỤNG MẠNG NƠ-RON TRONG NHẬN DẠNG KÝ TỰ 36 2 .1 Sơ lƣợc: 36 2.2 Bài toán nhận dạng ký tự: 36 2.3 Các bƣớc giải toán nhận dạng ký tự: 37 2.3 .1 Xác định đầu vào đầu...

Ngày tải lên: 17/04/2015, 15:07

... W: CH13 010 13 – LÂM LONG HẬU Page 15 Hệ hỗ trợ định GVHD: PGS.TS ĐỖ PHÚC W= CH13 010 13 – LÂM LONG HẬU  w1 ,1 w1, w1, R    w2 ,1 w2, w2, R        wS ,1 wS , wS , R    Page 16 Hệ ... neural lớp đầu vào : 15 0 neural Giải thích : Việc huấn luyện cho mạng học vòng lặp duyệt qua ký tự ảnh giúp mạng neural nhớ nhận dạng ký tự ảnh này.Với vòng lặp, ký tự đưa vào giảng dạy cho mạng ... dùng thực trình nhận dạng ký tự CH13 010 13 – LÂM LONG HẬU Page 31 Hệ hỗ trợ định GVHD: PGS.TS ĐỖ PHÚC V Tài liệu tham khảo [1] Đỗ Thanh Nghị - Phạm Nguyên Khang, Nhận dạng ký tự số viết tay giải...

Ngày tải lên: 21/05/2015, 08:12

... não người 10 5 mạch logic 10 11 neural 10 11 neural, 10 14 khớp nối Bộ nhớ Thời gian xử lý Thông lượng 10 -8 giây 10 -3 giây 10 9 bit/giây 10 14 khớp/giây Mạng neural CH13 010 65– CH13 010 46 Trang 14 HỆ HỖ ... Phương Pháp Phân Lớp Khác 2.3 .1 Phân lớp mạng neural lan truyền ngược CH13 010 65– CH13 010 46 Trang 11 HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH Cấu trúc neural sau: k x1 w1 x2 w2 f Output y w1n xn Vector vào Vector trọng ... hình mạng neural dựa số lớp Mạng neural lớp CH13 010 65– CH13 010 46 Trang 22 HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH     pS a = f(Wp+b) Một lớp mạng neural nhóm neuron có đặc điểm tương tự nhau, nghĩa chúng nhận...

Ngày tải lên: 21/05/2015, 08:13

... 61 62 63 64 e f g h i j k l m n o p 10 1 10 2 10 3 10 4 10 5 10 6 10 7 10 8 10 9 11 0 11 1 11 2 65 66 67 68 69 6A 6B 6C 6D 6E 6F 70 Kí Mã Mã tự thập Hexa q r s t u v w x y z phân 11 3 11 4 11 5 11 6 11 7 11 8 11 9 ... mạng neural 18 1. 7 Một số vấn đề cần ý: 20 1. 8 Một số hướng dẫn sử dụng mạng neural 21 1.9 Ứng dụng mạng neural . 21 ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL NHẬN DẠNG KÍ TỰ 22 2 .1 ... 1. 1 Khái niệm mạng neural 1. 2 Đặc trưng mạng neural .7 1. 3 Xây dựng mạng neural 1. 4 Huấn luyện mạng neural 10 1. 5 Thu thập liệu cho mạng neural 17 1. 6...

Ngày tải lên: 21/07/2015, 15:11

... cho ký tự  Thuật toán : Xét ký tự : 1. Xác định đỉnh ký tự -Bắt đầu từ đỉnh ký tự tạm thời,và giới hạn trái ký tự vừa xác định trên( left_character,top_character).Quét đến giới hạn phải ký tự, ... lớp đầu vào : 15 0 noron Giải thích : Việc huấn luyện cho mạng học vòng lặp duyệt qua ký tự ảnh giúp mạng noron nhớ nhận dạng ký tự ảnh này.Với vòng lặp, ký tự đưa vào giảng dạy cho mạng noron học.Trong ... lên Chương : Nhận Dạng Ký Tự Quang Học Trong Mạng Neural Nhân Tạo Phương Pháp Và Thuật Toán Nhận Dạng Ký Tự I.Các Bước Xây Dựng Nên Bài Toán Dưới bước tiến hành thiết kế thực thi mạng noron nhân...

Ngày tải lên: 07/12/2015, 16:46

... Mạng 10 11 nơ ron Bộ xử lý trung tâm với 10 5mạch logic sở 10 9 bit RAM 10 11 nơ ron 10 10 bit nhớ với 10 14 khớp nối thần kinh Thời gian 10 -8 giây 10 -3 giây xử lý Thông 10 9 bit/giây 10 14 bit/giây 10 5 ... ảnh Nhận dạng ký tự số mạng neuron http://www.ebook.edu.vn - mạng nơ ron nhân tạo Nhận dạng theo mạng nơ ron i tổng quan nhận dạng Nhận dạng ... nhận dạng sao, hệ thống nhận dạng tóm tắt theo sơ đồ sau: Trích chọn đặc tính biểu diển đối tợng Quá trình tiền xử lý phân lớp định trả lời Đánh giá Khối nhận dạng H Sơ đồ tổng quát hệ nhận dạng...

Ngày tải lên: 03/01/2016, 21:01

... mềm nhận dạng ký tự Hình 16 : Giao diện phần mềm huấn luyện ký tự Hình 17 : Kết nhận dạng với ký tự không dấu Hình 18 : Kết nhận dạng với ký tự có dấu mũ Hình 19 : Kết nhận dạng ... xét Một số ảnh kết nhận dạng đƣợc  Đối với nhận dạng ký tự Hình 3: Kết nhận dạng với ký tự không dấu Ứng dụng mạng neuron nhân tạo để nhận dạng ký tự viết tay tiếng Việt Hình 4: Kết nhận dạng ... hiểu toán nhận dạng  Mô tả toán ứng dụng mạng neuron nhận dạng ký tự  Phân tích cụ thể toán nhận dạng  Cài đặt kiểm tra thực nghiệm toán Nhận dạng ký tự phần quan trọng lĩnh vực nhận dạng nói...

Ngày tải lên: 08/05/2016, 16:38

... cho ký tự  Thuật toán : Xét ký tự : 1. Xác định đỉnh ký tự -Bắt đầu từ đỉnh ký tự tạm thời,và giới hạn trái ký tự vừa xác định trên( left_character,top_character).Quét đến giới hạn phải ký tự, ... lớp đầu vào : 15 0 noron Giải thích : Việc huấn luyện cho mạng học vòng lặp duyệt qua ký tự ảnh giúp mạng noron nhớ nhận dạng ký tự ảnh này.Với vòng lặp, ký tự đưa vào giảng dạy cho mạng noron học.Trong ... lên Chương : Nhận Dạng Ký Tự Quang Học Trong Mạng Neural Nhân Tạo Phương Pháp Và Thuật Toán Nhận Dạng Ký Tự I.Các Bước Xây Dựng Nên Bài Toán Dưới bước tiến hành thiết kế thực thi mạng noron nhân...

Ngày tải lên: 21/11/2016, 02:51

... cho ký tự  Thuật toán : Xét ký tự : 1. Xác định đỉnh ký tự -Bắt đầu từ đỉnh ký tự tạm thời,và giới hạn trái ký tự vừa xác định trên( left_character,top_character).Quét đến giới hạn phải ký tự, ... lớp đầu vào : 15 0 noron Giải thích : Việc huấn luyện cho mạng học vòng lặp duyệt qua ký tự ảnh giúp mạng noron nhớ nhận dạng ký tự ảnh này.Với vòng lặp, ký tự đưa vào giảng dạy cho mạng noron học.Trong ... lên Chương : Nhận Dạng Ký Tự Quang Học Trong Mạng Neural Nhân Tạo Phương Pháp Và Thuật Toán Nhận Dạng Ký Tự I.Các Bước Xây Dựng Nên Bài Toán Dưới bước tiến hành thiết kế thực thi mạng noron nhân...

Ngày tải lên: 21/11/2016, 02:51

... cho ký tự  Thuật toán : Xét ký tự : 1. Xác định đỉnh ký tự -Bắt đầu từ đỉnh ký tự tạm thời,và giới hạn trái ký tự vừa xác định trên( left_character,top_character).Quét đến giới hạn phải ký tự, ... lớp đầu vào : 15 0 noron Giải thích : Việc huấn luyện cho mạng học vòng lặp duyệt qua ký tự ảnh giúp mạng noron nhớ nhận dạng ký tự ảnh này.Với vòng lặp, ký tự đưa vào giảng dạy cho mạng noron học.Trong ... lên Chương : Nhận Dạng Ký Tự Quang Học Trong Mạng Neural Nhân Tạo Phương Pháp Và Thuật Toán Nhận Dạng Ký Tự I.Các Bước Xây Dựng Nên Bài Toán Dưới bước tiến hành thiết kế thực thi mạng noron nhân...

Ngày tải lên: 21/11/2016, 02:51

... cho ký tự  Thuật toán : Xét ký tự : 1. Xác định đỉnh ký tự -Bắt đầu từ đỉnh ký tự tạm thời,và giới hạn trái ký tự vừa xác định trên( left_character,top_character).Quét đến giới hạn phải ký tự, ... lớp đầu vào : 15 0 noron Giải thích : Việc huấn luyện cho mạng học vòng lặp duyệt qua ký tự ảnh giúp mạng noron nhớ nhận dạng ký tự ảnh này.Với vòng lặp, ký tự đưa vào giảng dạy cho mạng noron học.Trong ... lên Chương : Nhận Dạng Ký Tự Quang Học Trong Mạng Neural Nhân Tạo Phương Pháp Và Thuật Toán Nhận Dạng Ký Tự I.Các Bước Xây Dựng Nên Bài Toán Dưới bước tiến hành thiết kế thực thi mạng noron nhân...

Ngày tải lên: 21/11/2016, 02:51

... CHƢƠNG : MẠNG NEURAL VÀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG CHỮ IN 1. 1 Khái Niệm Mạng Neural 1. 1 .1 Sơ lược neural sinh học 1. 1.2 Mạng Neural Nhân Tạo 1. 1.3 Kiến Trúc Mạng ... 1. 1.3 .1 Mạng truyền thẳng 1. 1.3.2 Mạng hồi quy (Recurrent Neutral Network) 12 1. 1.4 Luật học mạng neural 12 1. 1.4 .1 Phương Pháp Học 12 1. 1.4.2 ... CHƢƠNG 2: NHẬN DẠNG CHỮ IN SỬ DỤNG MẠNG NEURAL 2 .1 Thiết kế mạng neural Về ta hiểu mạng neural đồ thị có hướng hình 1. 8 Trong các đỉnh đồ thị neural cạnh đồ thị liên kết neural h1 g1 x h2 f...

Ngày tải lên: 09/12/2016, 01:09

... CHƢƠNG : MẠNG NEURAL VÀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG CHỮ IN 1. 1 Khái Niệm Mạng Neural 1. 1 .1 Sơ lược neural sinh học 1. 1.2 Mạng Neural Nhân Tạo 1. 1.3 Kiến Trúc Mạng ... 1. 1.3 .1 Mạng truyền thẳng 1. 1.3.2 Mạng hồi quy (Recurrent Neutral Network) 12 1. 1.4 Luật học mạng neural 12 1. 1.4 .1 Phương Pháp Học 12 1. 1.4.2 ... CHƢƠNG 2: NHẬN DẠNG CHỮ IN SỬ DỤNG MẠNG NEURAL 2 .1 Thiết kế mạng neural Về ta hiểu mạng neural đồ thị có hướng hình 1. 8 Trong các đỉnh đồ thị neural cạnh đồ thị liên kết neural h1 g1 x h2 f...

Ngày tải lên: 14/04/2017, 22:49

... 98 99 10 0 10 1 10 2 10 3 10 4 10 5 10 6 10 7 10 8 10 9 11 0 11 1 11 2 q r s t u v w x y z phân 11 3 11 4 11 5 11 6 11 7 11 8 11 9 12 0 12 1 12 2 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 71 72 73 74 75 76 77 78 79 7A 30 31 32 ... CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG NEURAL NHÂN TẠO 1. 1 Khái niệm mạng neural .6 1. 1 .1 Tìm hiểu Neural 1. 1.2 Mạng neural nhân tạo 10 1. 2 Đặc trưng mạng neural .11 1. 2 .1 ... Arial8 12 4 0. 016 Arial10 12 4 0. 016 Arial12 12 4 0.024 Arial14 12 4 0.024 Arial18 12 4 0. 013 Arial20 12 4 0. 013 Arial_Số 16 0 0 Arial_Hoa 15 6 0 Arial_Thường 15 6 0 Tahoma 12 4 0. 016 Tahoma 10 12 4 0.026...

Ngày tải lên: 23/04/2017, 10:08

... formed from the divided image [1] Gv (i, j) = max (15 82 - 3T 21, 15 86 - 3T 61) , = max (15 80 Gdi, j) = max (15 83 GH(i, j) - 3Tol, 15 84 - 3T 41) , - 3T 31, 15 87 - 3T 71) , NEURAL NETWORK & GENETIC ALGORITHM ... GR(i, j) = max (15 81 - CHARACTER RECOGNITION 63 3T1I, 15 8s - 3Tsl)· The final step in extracting characteristics is using median operators to compress directed vectors with size of 16 X 16 to vectors ... and Cybernetics 15 (1) 19 99 [7) S.-B Cho and J H Kim, Combining multiple neural networks by fuzzy integral for robust classification, IEEE Trans On System and Man Cybernet 25 (19 95) 380-384 [8)...

Ngày tải lên: 04/04/2014, 04:20