Hệ thực nghiệm được xây dựng để thực hiện công việc chính là tiến hành nhận dạng một ảnh đầu vào chứa ký tự số từ 0 đến 9 hoặc ký tự hoa từ A đến Z và đưa ra kết quả.
Để hệ thống có thể nhận dạng được theo như yêu cầu thì theo như lý thuyết đã trình bày ở chương trước hệ thống cần phải trích chọn đặc trưng của từng chữ và được huấn luyện trước. Sau khi đã tiến hành huấn luyện xong thì từ đây ta đưa ra mẫu thực nghiệm vào lúc đó hệ thống phải nhận dạng được những ký tự đã được học hoặc các ký tự gần với ký tự đã được học (nhưng không phải ký tự nào đã được học là nhận dạng đúng 100%)
Tiến trình hệ thống cụ thể được mô tả như sau:
Tiền xử lý: ảnh sau khi quét vào thường bị suy biến do chất lượng của thiết bị quét, do nguồn sáng hay nhiễu vì thế cần phải có bước xử lý sơ bộ để tăng cường và khôi phục ảnh để làm nổi bật một số đặc trưng của ảnh như lọc nhiễu, quay ảnh… Ngoài ra, xử lý sơ bộ cũng thực hiện chuyển từ ảnh màu về ảnh hai mức xám để phục vụ cho việc phận vùng tách chữ.
Chức năng trích chọn đặc trưng, huấn luyện: Đầu tiên ta phải đọc dữ liệu học đầu vào từ cơ sở dữ liệu mà ta đã tạo ra. Khi dữ liệu được truyền vào mô hình SVM bên trong phần huấn luyện, tại đây các thủ tục huấn luyện sẽ lưu lại các tham số huấn luyện đưa vào.
Chức năng nhận dạng: Ảnh đầu vào nhận dạng là một ảnh với cỡ tiêu chuẩn (27 x 27), ảnh sẽ được qua một vài bước tiền xử lý (nếu cần thiết) sau đó được tương tác với chức năng huấn luyện. Tại đây các giá trị ảnh vào được tính toán và đưa ra quyết định đó là ký tự nào trong số các ký tự đã được học, thực ra đó chính là quá trình đoán xem ký tự đưa vào giống ký tự nào nhất trong số các ký tự đã được huấn luyện.
Trong phần thực nghiệm của luận văn này em chỉ tiến hành thực nghiệm đối với mô hình SVM.