Qua một thời gian nghiên cứu và thực hiện luận văn, chúng tôi thấy đã đạt được những kết quả chính sau đây:
1) Xây dựng đƣợc một mô hình mạng nơron đa mạng kết hợp trích chọn đặc trƣng GSC với việc nhận dạng các kí tự viết tay rời rạc có độ chính xác cao và tốc độ nhận dạng nhanh
Đây là mô hình mạng được cải tiến từ mô hình mạng nơron hai lớp truyền thẳng. Với việc bổ sung thêm lớp trích chọn các đặc trưng của đối tượng phù hợp. Mạng đã đảm bảo được những tính chất quan trọng sau đây:
Kết quả nhận dạng của mạng sẽ không bị ảnh hưởng khi đầu vào bị dịch chuyển hoặc bị nghiêng.
Mạng không nhạy cảm với nhiễu ở trên các ảnh đầu vào do được sử dụng phương pháp trích chọn đặc trưng phù hợp, lựa chọn những đặc trưng nhất của đối tượng để những ký tự trong cùng một loại sẽ có những đặc trưng giống nhau.
Tốc độ tính toán của mạng là chấp nhận được
2) Đề xuất mô hình nhận dạng từ hiệu quả để giải quyết vấn đề dính chữ trong nhận dạng chữ viết tay.
Chúng tôi nhận thấy mô hình nhận dạng được đề xuất bởi luận văn là một hướng tiếp cận khả thi để giải quyết vấn đề dính chữ trong nhận dạng chữ viết tay. Chất lượng nhận dạng của mô hình được đảm bảo bởi các yếu tố:
Trong quá trình nhận dạng, tất cả các vị trí cắt có thể có trên ảnh đầu vào đều được xét đến mà không bỏ qua bất kỳ một vị trí nào.
Việc tích hợp quá trình kiểm tra mức độ hợp lý của mỗi vào trong quá trình nhận dạng sẽ giúp ta phát hiện và loại bỏ được các vị trí cắt không hợp lý
Việc chọn một từ dựa trên tần suất xuất hiện hoặc xác suất xuất hiện của từ đó đảm bảo cho chúng ta luôn luôn chọn được một từ hợp lý nhất (tương ứng với một giải pháp phân đoạn tốt nhất).