Đánh giá khả năng nhận dạng của mô hình

Một phần của tài liệu Nhận dạng chữ viết tay hạn chế dựa trên mô hình mạng nơron kết hợp với thống kê ngữ cảnh (Trang 61)

C ó thể nói, m ô hình nhận dạng được đề xuất bởi luận văn là m ột h ư ớ n g tiếp cận khr thi để giải q u y ế t vấn đề dính chữ trong nhận dạng chữ viết tay. C hất lượng nhận dạng của m ô hình được đảm bảo bởi các lý do sau đây:

• T h u ậ t toán xác định các vị trí cắt khác nhau trên một ảnh đầu vào đảm bảo

r ằ n g t ấ t c ả c á c vị trí c ắ t c ó t h ể c ó t r ê n ả n h đ ầ u v à o s ẽ đ ư ợ c x e m x é t m à

k h ô n g bỏ qua bất kỳ m ột vị trí nào.

• Việc kiểm tra mức độ hợp lý của một kí tự trong quá trình nhận dạng sẽ giúp ta ph át hiện và loại bỏ được các vị trí cắt kh ông hợp lý (các vị trí cắt sai) ngay tro n g quá trình nhận dạng.

• T h u ậ t toán chọn từ dựa trên tần suất xuất hiện hoặc xác suất xuất hiện của từ đó cho phép chúng ta luôn luôn chọn được m ộ t từ hợp lý nhất.

2.5 Kết luận

Trong c h ư ơ n g này, luận văn đề cập m ột cách chi tiết đen quá trình xây dựng mô hình Iihận d ạ n g chữ viết tay hạn chế. v ề bản chất, m ô hình nhận dạn g được đề xuất ở đây gồm b a thành phần chính:

• M ô h ìn h m ạ n g nơron bốn lớp cải tiến.

• Bộ n h ậ n dạng từ.

• Bộ th ố n g kê n gữ cảnh.

M ạ n g b ố n lớ p đ ư ợ c xây dựng với m ục đích dùng đế nhận dạng các chữ số và chữ cái viết tay k h ô n g dấu rời rạc. Đ ây là mô hình m ạng cải tiến d ựa trên m ô hình m ạng ba lóp tru y ề n thẳng thông qua việc bổ sung thêm m ộ t lớp có n hiệm vụ trích chọn các đặc trư n g của đối tượng cần nhận dạng m ột cách tự động. K iến trúc của m ạng gồm bốn lớp k h ô n g kể lóp đầu vào (được kí hiệu lần lượt là lớp F , lớp H i, lớp H 2 và lớp O), tro n g đó sự liên giữa lófp F với lớp đầu v ào là các liên kết có chọn lọc, sự liên kết giữa các lớp còn lại là các liên kết đầy đủ, số lượng nơron trên các lớp H],

Nguven Thị Thanh Tân Trang - 6 1 - Luận văn thạc sĩ

H 2 được thiết kế một cách giảm dần. So với m ộ t m ạ n g ba lớp (với các lớp liên kết đầy đủ), có thể rút ra một số nhận xét sau đây:

• M ạ n g có khả năng giải q u y ế t mọi bài toán m à có thể giải q u y ế t đượ c bởi m ạ n g ba lớp.

• M ạ n g đ ảm bảo được tính bất biến c ủ a kết q u ả n h ậ n d ạ n g khi ản h bị bị dịch chuyển, p h ó n g to, thu nhỏ hoặc bị nghiêng.

• Ket q u ả nhận dạng của m ạ n g k h ô n g bị ảnh h ư ở n g bởi nhiễu ở trên các ảnh đầu vào.

• Tốc độ tính toán trên m ạ n g n han h hơn nh iều so với m ột m ạ n g b a lớp thông thường.

Bộ th ố n g k ê n g ữ c ả n h được xây d ự n g n h ằ m hai m ụ c đích chính:

• K iể m tra m ức độ hợp lý của m ột kí tự trong m ộ t xâu kí tự.

• C h ọn ra m ột từ có độ tin cậy cao (kh ả n ă n g lựa c h ọ n cao n hất) nhất trong m ột danh sách các từ ứn g cử viên.

Bộ n h ậ n d ạ n g t ừ đượ c xây d ự ng với vai trò làm bộ x ử lý tru n g tâ m c ủ a m ô hình nhận dạng. V ới mỗi ảnh đầu vào, B ộ nh ận d ạ n g từ sẽ tiến hành qu á trình nhận dạng một cách đệ qui trên từng phần c ủ a ảnh, m ỗi quá trình n h ậ n dạn g là sự kết h ợ p đan xen của ba côn g đoạn chính: tìm k iếm tất cả các vị trí cắt có thể có trê n ảnh đầu vào, nhận d ạ n g kí tự tươ ng ứng với m ỗi vị trí đ ư ợ c cắt, k iể m tra độ h ợ p lý của mỗi kí tự ngay sau khi vừa được nhận dạng.

M ô hình n h ậ n dạng được đề xuất bởi luận v ă n là m ộ t các h tiếp cận k h ả thi để giải quyết vấn đề dính chữ trong nhận dạ n g c h ữ viết tay.

Nguyễn Thị Thanh Tân Trang - 62 - Luận văn thạc sĩ

CHƯƠ NG 3 - CÀI ĐẶT HỆ THỐNG NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT■ ■ ■ •

TAY HẠN CHÉ

T ro n g c h ư ơ n g này, chúng tôi sẽ m ô tả m ột cách chi tiết nhất có thể các công việc cần thực hiện trong q uá trình xây dựng hệ thống nhận dạng chữ viết tay dựa trên mô hình nhận dạng đã được đề xuất ở ch ư ơn g III.

Một phần của tài liệu Nhận dạng chữ viết tay hạn chế dựa trên mô hình mạng nơron kết hợp với thống kê ngữ cảnh (Trang 61)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(103 trang)