Có nhiều phƣơng pháp để giải quyết bài toán nhận dạng ký tự viết tay tiếng Việt. Nếu áp dụng mạng nơron để giải quyết, thông thƣờng ngƣời ta hay sử dụng mạng dẫn tiến đa lớp cho việc thực hiện nhận dạng. Nhƣng chúng ta sẽ thấy một số khó khăn trong vấn đề tìm ra số nơron trong từng lớp, nhất là lớp ẩn. Thuật toán lan truyền ngƣợc cũng phức tạp hơn, nhiều công thức tính toán hơn, lại phải xét trên từng lớp mạng. Trong khi đó mạng nơron Kohonen cũng là một loại mạng rất phổ biến có cấu trúc đơn giản hơn, các bƣớc thực hiện đơn giản, rõ ràng, dễ dàng lựa chọn và hiệu chỉnh các tham số đầu vào, quá trình huấn luyện mạng nhanh, dễ hội tụ.
Vì vậy lựa chọn mạng nơron Kohonen để giải quyết bài toán nhận dạng ký tự viết tay tiếng việt rời rạc trực tuyến sẽ đơn giản hơn, hiệu quả hơn.
Chƣơng trình có thể nhận dạng với độ chính xác rất cao. Nếu ký tự nhận dạng chƣa đƣợc chính xác ta có thể thêm mẫu và huấn luyện lại cho ký tự đó đến khi nhận dạng đƣợc ký tự đó chính xác. Nếu các ký tự gần giống nhau khi nhận dạng dễ lẫn sang nhau thì khi huấn luyện ta thêm mẫu tƣơng ứng với các ký tự đến khi nào đạt đƣợc tỷ lệ nhận dạng cao.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Chƣơng trình nhận dạng chính xác hơn với các ký tự không dấu đến 96%, đối với ký tự có dấu thì độ chính xác lớn hơn 85%. Đối với ký tự có dấu độ chính xác giảm hơn so với trƣờng hợp không có dấu vì trƣờng hợp này các ký tự khác nhau rất ít, nên số lƣợng mẫu huấn luyện cho các các ký tự có dấu cần nhiều hơn.
Để nhận dạng đƣợc nhiều kiểu viết khác nhau thì tập mẫu huấn luyện cho mỗi ký tự phải có nhiều dạng phong phú, tƣơng ứng với các cách viết mà ngƣời sử dụng có thể viết ra. Quá trình huấn luyện này giải quyết đƣợc khía cạnh phức tạp của bài toán nhận dạng chữ viết tay đó là sự đa dạng của chữ viết tay, đặc biệt là chữ viết tay tiếng Việt.
Nhƣ vậy chƣơng trình minh họa cho nhận dạng ký tự viết tay tiếng Việt trực tuyến đã đạt đƣợc mục tiêu của bài toán phức đặt ra. Nghiên cứu về mạng nơron đã là một hƣớng nghiên cứu hiện nay còn rất mới mẻ và có nhiều hứa hẹn. Với hƣớng tiếp cận mới này áp dụng cho giải quyết bài toán nhận dạng ký tự viết tay tiếng Việt trực tuyến vốn rất phức tạp ở những đặc điểm:
- Ký tự viết tay trực tuyến phải thêm phần tạo giao diện để vẽ ký tự, so với việc nhập đầu vào là file ảnh của ký tự viết tay.
- Ký tự viết tay thì hình dạng của ký tự rất phong phú đa dạng phụ thuộc nhiều vào ngƣời viết, bởi mỗi ngƣời có một cách viết khác nhau.
- Ký tự viết tay tiếng Việt có số lƣợng lớn, lớn hơn rất nhiều so với các ký tự theo các chuẩn khác. Ví dụ: chuẩn tiếng Việt có 89 ký tự gồm ký tự không dấu và có dấu, chuẩn tiếng Anh chỉ gồm 26 ký tự không dấu. Mặt khác các ký tự lại rất giống nhau nên dễ nhầm lẫn trong quá trình nhận dạng.
- Nhƣ vậy khi giải quyết bài toán ở đây phải đáp ứng đƣợc các yêu cầu: - Giải quyết đƣợc sự phức tạp của việc xử lý dữ liệu đầu vào.
- Giải quyết đƣợc việc xử lý khối lƣợng dữ liệu lớn.
- Giải quyết đƣợc độ chuẩn xác trong quá trình nhận dạng.
- Giải quyết đƣợc mức độ tổng quát, đa dạng, phong phú trong quá trình xây dựng và huấn luyện mạng để đạt đƣợc độ chính xác cao khi nhận dạng.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 1. Những kết quả mà luận văn đã đạt đƣợc
Về mặt lý thuyết
Tìm hiểu về những thành phần cơ bản và các kiểu kiến trúc cơ bản của mạng nơron, phân biệt đƣợc một số loại mạng nơron.
Nắm đƣợc ý nghĩa của việc học hay tích luỹ, trong đó có vai trò to lớn của các quy tắc học, mô hình học và thuật toán học đối với nhiều khả năng ứng dụng khác nhau.
Tìm hiểu các ứng dụng của mạng nơron trong thực tế.
Nắm đƣợc những kiến thức cơ bản về mô hình mạng nơron Kohonen và cách xây dựng một mô hình mạng nơron trong thực tế.
Nắm đƣợc quy trình chung trong xây một dựng hệ thống nhận dạng ký tự viết tay tiếng Việt trực tuyến.
Vận dụng mạng nơron Kohonen để xây dựng mô phỏng nhận dạng ký tự viết tay tiếng Việt rời rạc trực tuyến.
Về mặt thực tiễn
Đƣa ra phƣơng pháp xử lý với ký tự viết tay tiếng Việt rời rạc, xây dựng thành công hệ thống nhận dạng ký tự viết tay tiếng Việt rời rạc sử dụng mô hình mạng nơron Perceptron và Kohonen. Xây dựng đƣợc chƣơng trình minh họa.
Tuy biết rằng những điều thu nhận đƣợc mới chỉ là một phần rất nhỏ trong một ngành nghiên cứu lớn, tôi tự nhận thấy đã gặt hái đƣợc những thành công nhất định trong giai đoạn nghiên cứu đầu tiên.