« Home « Kết quả tìm kiếm

Nhận dạng chữ


Tìm thấy 16+ kết quả cho từ khóa "Nhận dạng chữ"

Hệ thống nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt in hoa trực tuyến

000000255092.pdf

dlib.hust.edu.vn

2MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT . Lịch sử và sự cần thiết của ngành khoa học nhận dạng . Phân loại nhận dạng chữ viết . Mô hình tổng quan hệ thống nhận dạng chữ viết . Tóm tắt thông tin CHƯƠNG 2: NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT ONLINE . Các đặc điểm nhận dạng chữ viết online Thu thập dữ liệu đầu vào Cácthuộctínhchữviếttay Một số vấn đề khi nhận dạng .

Hệ thống nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt in hoa trực tuyến

000000255092.TT.pdf

dlib.hust.edu.vn

Tuy nhiên lĩnh vực nhận dạng chữ viết tay, hiện nay được chia thành hai hướng : nhận dạng chữ viết online và nhận dạng chữ viết offline, Hiện nay các nhà khoa học Việt Nam mới chủ yếu tập trung nghiên cứu nhận dạng chữ viết offline- nhận dạng trên các hình vẽ hay các bản viết tay, còn các nghiên cứu nhận dạng chữ viết online- nhận dạng theo hướng của người viết được ứng dụng nhiều đối với các thiết bị cảm ứng- hiện tại còn khá ít nghiên cứu.

Nghiên cứu mạng nơron và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt

000000253473-TT.pdf

dlib.hust.edu.vn

Chương 3: Ứng dụng mạng nơron Kohonen trong bài toán nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt. 2Giới thiệu về các bài toán nhận dạng, nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt. Phương pháp nhận dạng chữ viết tay bằng mạng nơron, phát biểu bài toán, các bước giải quyết bài toán sử dụng mạng nơron Kohonen nhận dạng ký tự viết tay rời rạc trực tuyến: xây dựng giao diện vẽ, xây dựng mạng, xử lý dữ liệu đầu vào, huấn luyện mạng, nhận dạng mạng.

Tìm hiểu hàm nhân trong máy vector hỗ trợ và ứng dụng trong nhận dạng chữ số viết tay Researching Kernels of Support Vector Machine and Their Applications in Handwriting

1. Luan van - ChuVanVinh.pdf

repository.vnu.edu.vn

Chƣơng 3: ỨNG DỤNG CỦA HÀM NHÂN TRONG NHẬN DẠNG CHỮ SỐ VIẾT TAY. 3.1 Bài toán nhận dạng chữ viết tay. 3.1.4 Huấn luyện và nhận dạng. 3.2 Ứng dụng của hàm nhân trong nhận dạng chữ số viết tay. 3.2.2 Huấn luyện và nhận dạng. 4.2.1 Thử nghiệm với các hàm nhân. 4.2.2 Thử nghiệm so sánh các hàm nhân. Hình 3.1 Quá trình nhận dạng chữ viết tay...32. Hình 3.4: Kết quả nhận dạng ở mỗi máy với bộ phân lớp nhị phân [5]...40. Kernel Hàm nhân.

Tìm hiểu hàm nhân trong máy vector hỗ trợ và ứng dụng trong nhận dạng chữ số viết tay Researching Kernels of Support Vector Machine and Their Applications in Handwriting

00050004186.pdf

repository.vnu.edu.vn

Trong rất nhiều các phương pháp đề xuất, thuật toán tìm kiếm dạng lưới và thẩm định chéo là một trong những phương pháp cơ bản và thông dụng để tìm ra hàm nhân và tham số tốt nhất trong một khoảng giá trị được xác định trước.. Trên thực tế, máy vector hỗ trợ đã được cài đặt và kiểm chứng cho ra kết quả nhận dạng, phân loại rất tốt với các bài toán như: nhận dạng hình ảnh, nhận dạng chữ viết tay, phân loại văn bản, nhận dạng âm thanh.

Nhận dạng chữ cho ảnh màu thương hiệu

repository.vnu.edu.vn

Kết quả sau cùng của hệ thống nhận dạng chữ in được cải thiện rõ rệt khi so sánh với các phương pháp phân đoạn khác và hệ thống nhận dạng hiện tại..

Nghiên cứu ứng dụng mạng Nơron trong nhận dạng chữ Hán-Nôm

Luận văn-Trương Thị Hương.pdf

repository.vnu.edu.vn

Trong luận văn tôi trình bày hoàn chỉnh một phƣơng pháp ứng dụng mạng nơ-ron trong nhận dạng chữ Hán-Nôm với mong muốn đƣa ra một phƣơng pháp nhận dạng tốt, góp phần xây dựng một công cụ có thể nhận dạng, chuyển đổi các văn bản chữ Hán-Nôm thành chữ Quốc ngữ nhằm làm sáng tỏ những giá trị văn hóa lƣu trữ trong nó.

Nghiên cứu mạng nơron và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt

000000253473.pdf

dlib.hust.edu.vn

Xây dựng được hệ thống nhận dạng cả chữ viết tay tiếng Việt sử dụng mạng nơron. ký tự

Nhận dạng kí tự viết tay bằng mạng Neuron

000000253543.pdf

dlib.hust.edu.vn

Nếu là nhận dạng chữ cái, ta sẽ có 52 neuron đầu ra. nếu là nhận dạng chữ cái in hoa, ta có 26đầu ra.Kiến trúc này được thiết kế để cố gắng phù hợp nhất với bài toán nhậndạng chữ viết tay. Với các tham số được chọn này, ta hi vọng chúngsẽ cho hiệu năng nhận dạng tốt đối với các bộ dữ liệu thử nghiệm.3.3. Các cải tiếnPhần này trình bày các cải tiến được áp dụng cho việc huấn luyện để nângcao hiệu năng nhận dạng và chúng tỏ ra rất thích hợp cho việc nhận dạng cáckí tự viết tay.3.3.1.

Hiệu chỉnh mẫu và nhận dạng trong nhập điểm tự động

repository.vnu.edu.vn

Hiệu chỉnh độ lệch dịch chuyển của ảnh cần nhận dạng so với ảnh gốc.. Mạng nơron và nhận dạng biểu mẫu. Nhận dạng biểu mẫu: Thiết kế mạng nơron lan truyền ngược và thuật toán BackPropagation để nhận dạng chữ số viết tay.. Xây dựng chương trình để nhập điểm tự động từ phiếu điểm và đưa vào cơ sở dữ liệu..

Nhận dạng chuyển động ứng dụng cho điều khiển máy tính

dlib.hust.edu.vn

Nhận dạng giọng nói với các phương pháp vector quantization - VQ, dynamic time warping - DTW, Hidden Markov Model – HMM,Neuron. Nhận dạng ảnh với các ứng dụng nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng chữ viêt… sẽ có những phương pháp nhận dạng riêng nhưng Neuron là phương pháp nhận dạng phổ biến nhất đang được sử dụng.

Gán nhãn đối tượng dựa vào kỹ thuật nhận dạng

00050006979.pdf

repository.vnu.edu.vn

Khôi phục ảnh (Image Restoration): Loại bỏ hay tối thiểu hóa các ảnh hưởng của môi trường bên ngoài hay hệ thống thu nhận ảnh gây ra . Nhận dạng ảnh : Là quá trình phâ n loại đối tượng được biễu diễn theo một mô hình nào đó và gán chúng vào một lớp dựa theo những quy luật và các đối tượng chuẩn.Nhận dạng áp dụng trong việc bảo mật, an ninh, nhận dạng chữ viết, ...Các

Gán nhãn đối tượng dựa vào kỹ thuật nhận dạng

LV_NguyenVuQuang.pdf

repository.vnu.edu.vn

Nhận dạng hệ thống sử dụng mạng nơron. Nhận dạng ảnh. Một số kết quả thử nghiệm và đánh giá hệ thống nhận dạng ký tự. Thử nghiệm hệ thống nhận dạng ký tự. Tổng quát hệ nhận dạng ảnh. Hình 1.3: Sơ đồ khối cho phương pháp nhận dạng đối tượng dùng thống kê. Hình 1.5: Hệ thống nhận dạng chữ viết tay của Google. Hình 1.6: Hệ thống nhận dạng vân tay. Hình 1.7: Hệ thống nhận dạng sinh học. Hình 1.8: Hệ thống nhận dạng biển số xe để kiểm soát giao thông.

Xây dựng mô hình nhận dạng tiếng nói sử dụng mạng nơ-ron

dlib.hust.edu.vn

Có thể kể ra một số kết quả như sau: Xây dựng mô hình nhận dạng tiếng nói sử dụng mạng nơ-ron - 12. Nettalk (1987): Mạng nơ-ron dùng cho việc học cách phát âm dòng chữ tiếng Anh. ALVINN (1993): Mạng nơ-ron dùng trong việc lái xe. Nhận dạng chữ viết tay (1990): Mạng nơ-ron đã được sử dụng cho hệ thống nhận dạng mã vùng trên bì thư của nước Mỹ.

Xây dựng hệ thống nhận dạng và dịch trên thiết bị di động

repository.vnu.edu.vn

Ngoài công nghệ nhận dạng ký tự quang học OCR thì hiện nay còn có thêm nhiều cơ chế nhận dạng tiêu biểu khác được ứng dụng vào thực tế như: nhận dạng ký tự thông minh (Intelligent Character Recognition, viết tắt ICR), nhận dạng vùng đánh dấu (Optical Mark Recognition, viết tắt OMR), nhận dạng chữ mực từ (Magnetic Ink Character Recognition, viết tắt MICR), nhận dạng mã vạch (Barcode Regconition)..

Ứng dụng mạng nơron mờ cho nhận dạng chữ viết tay (hạn chế)

dlib.hust.edu.vn

MÆt n¹ bé läc tuyÕn tÝnh 3x H×nh 1.3.To¸n tö ®iÓm ¶nh H×nh 1.4. Mét sè c¸c mÆt n¹ kh«ng gian trung b×nh H×nh1.7. Häc kh«ng cã gi¸m s¸t H×nh 2.10. Häc t¨ng c-êng H×nh 2.11.KiÕn tróc m¹ng Perceptron H×nh2.12. Biªn quyÕt ®Þnh trong kh«ng gian mÉu H×nh2.13. Kh«ng gian mÉu kh¶ t¸ch tuyÕn tÝnh H×nh2.14. Kh«ng gian mÉu kh«ng...

Nhận dạng ký tự sử dụng mạng nơron kohonen

dlib.hust.edu.vn

dạng chữ viết tay Phùng Trung Dũng Trang 91 • Kết quả thu đợc: 91 chữ đợc nhận dạng đúng. 9 chữ còn lại nhận dạng sai.

Mô hình Markov ẩn và ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói

repository.vnu.edu.vn

Nhờ vậy ta có thể trích ra các đặc điểm tiếng nói từ những khoảng thời gian ngắn và dùng các đặc điểm này làm dữ liệu để nhận dạng tiếng nói.. Nội dung của tiếng nói được biểu diễn dưới dạng chữ viết, là một dãy các ký hiệu ngữ âm. Nhận dạng tiếng nói là một quá trình nhận thức. Thông tin về ngữ nghĩa (semantics) và suy đoán (pragmatics) có giá trị trong quá trình nhận dạng tiếng nói, nhất là khi thông tin về âm học là không rõ ràng..

Mô hình Markov ẩn và ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói

repository.vnu.edu.vn

Nhờ vậy ta có thể trích ra các đặc điểm tiếng nói từ những khoảng thời gian ngắn và dùng các đặc điểm này làm dữ liệu để nhận dạng tiếng nói.. Nội dung của tiếng nói được biểu diễn dưới dạng chữ viết, là một dãy các ký hiệu ngữ âm. Nhận dạng tiếng nói là một quá trình nhận thức. Thông tin về ngữ nghĩa (semantics) và suy đoán (pragmatics) có giá trị trong quá trình nhận dạng tiếng nói, nhất là khi thông tin về âm học là không rõ ràng..

Nhận dạng người nói

254796.pdf

dlib.hust.edu.vn

Sơ đồ khối hệ thống nhận dạng tiếng nói các chữ số tiếng Việt bằng mạng nơron MLP trên môi trường Matlab được mô tả trong hình 6.1