« Home « Kết quả tìm kiếm

Nhận dạng ký tự viết tay


Tìm thấy 11+ kết quả cho từ khóa "Nhận dạng ký tự viết tay"

NHậN DạNG Ký Tự Số VIếT TAY BằNG GIảI THUậT MáY HọC

ctujsvn.ctu.edu.vn

NHẬN DẠNG TỰ SỐ VIẾT TAY BẰNG GIẢI THUẬT MÁY HỌC Đỗ Thanh Nghị 1 và Phạm Nguyên Khang 1. Nhận dạng tự viết tay, Đặc trưng GIST, Cây ngẫu nhiên xiên phân, Phân tích biệt lập tuyến tính. Trong bài viết này, chúng tôi trình bày giải thuật máy học rừng ngẫu nhiên xiên phân (rODT) cho nhận dạng tự số viết tay. Chúng tôi đề xuất sử dụng đặc trưng toàn cục (GIST) cho biểu diễn ảnh tự số trong không gian có số chiều lớn.

Nhận dạng kí tự viết tay bằng mạng Neuron

000000253543.pdf

dlib.hust.edu.vn

NGUYỄN TƯ HOÀN NHẬN DẠNG TỰ VIẾT TAY BẰNG MẠNG NEURON LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội – Năm 2010 Mục lụcDanh mục các kí hiệu viết tắt. Bài toán nhận dạngtự viết tay. Nhận dạng online. Nhận dạng off-line. Mạng neuron nhân tạo. Lý thuyết học và vấn đề nhận dạng mẫu. Nhận dạngtự viết tay bằng mạng neuron nhân chập573.1. Mạng Neuron nhân chập. Mô hình mạng neuron nhân chập. Huấn luyện mạng neuron nhân chập. Kiến trúc mạng neuron nhân chập cho nhận dạng chữ viếttay.

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

000000253473-TT.pdf

dlib.hust.edu.vn

Đưa ra phương pháp xử lý với tự viết tay tiếng Việt rời rạc, xây dựng thành công hệ thống nhận dạng tự viết tay tiếng Việt rời rạc trực tuyến sử dụng mô hình mạng nơron Kohonen. Nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong hệ thống nhận dạng tự viết tay rời rạc tiếng Việt trực tuyến. Xây dựng được hệ thống nhận dạng cả chữ viết tay tiếng Việt trực tuyến sử dụng mạng nơron.

Nhận dạng ký tự sử dụng mạng nơron kohonen

dlib.hust.edu.vn

NGUYỄN LINH GIANG Hà Nội – 2004 Nhận dạng chữ viết tay sử dụng mạng nơron Kohonen Phùng Trung Dũng Trang 1 Mục lục Mở đầu. Tổng quan về nhận dạng tự. Giới thiệu về nhận dạng tự quang học. Nhận dạng tự động (automatic identification. Nhận dạng tiếng nói. Nhận dạng tự quang học (Optical Character Recognition. Nhận dạng tự quang học. Mạng nơron và nhận dạng tự.

Nghiên cứu xây dựng và phát triển các thuật toán nhận dạng chữ viết tay

311837.pdf

dlib.hust.edu.vn

Trong luận văn này, các thuật toán nhận dạng chữ viết tay sẽ trược trình bày, từ việc phân tách chữ, tiền xử lý, chuẩn hóa đến nhận dạng tự. Các kết quả mô phỏng, kiểm thử cũng được đề cập cùng với các sự so sánh khi thiết lập các thông số cho mạng nơ-ron sử dụng để nhận dạng tự. Nguyễn Hữu Phát tôi xây dựng và phát triển các thuật toán nhận dạng chữ viết tay. Đó là nhận dạng chữ, tự viết tay. Đề tài tập trung vào nghiên cứu và phát triển các thuật toán nhận dạng chữ viết tay.

NHẬN DẠNG ĐIỂM VIẾT TAY TRÊN BẢNG ĐIỂM VỚI BIẾN ĐỔI HOUGH VÀ ĐẶC TRƯNG GIST

ctujsvn.ctu.edu.vn

Bên cạnh đó, công trình “Nghiên cứu ứng dụng đường cong tham số B-SPLINE vào nhận dạng chữ số viết tay”. Công trình này sử dụng đường cong B-Spline vào nhận dạng tự in và tự viết tay trên bảng điểm ở Trung học Phổ thông.. 1.2 Giới thiệu bài toán nghiên cứu. Sau khi sinh viên thi, bài thi được các giảng viên nhận về chấm và lên điểm bằng tay vào bảng điểm (Hình 1).

Nhận dạng kí tự viết tay bằng mạng Neuron

000000253543-TT.pdf

dlib.hust.edu.vn

Nhận dạngtự viết tay bằng mạng Neuron nhân chậpMô tả kiến trúc mạng Neuron nhân chập ap dụng cho bài toán nhậndạng các kí tự viết tay.

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

000000255092.pdf

dlib.hust.edu.vn

Một vài phương pháp nhận dạng đơn giản đã được đưa vào áp dụng. nhận dạng tiếng nói và nhận dạng chữ viết. Trong đó bài toán nhận dạng chữ viết là bài toán có sức thu hút hơn cả bởi sự bùng nổ các thiết bị cầm tay cảm ứng hiện nay. điều này chỉ có thể thực hiện được khi máy tính hiểu được các tự bạn viết trên văn bản đó, máy tính nhận dạng được các tự viết tay của bạn. Đó là một thực tế để thấy được tiềm năng to lớn của lĩnh vực nhận dạng chữ viết.

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. tự

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 tự. Thử nghiệm hệ thống nhận dạng 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.

Nghiên cứu các kỹ thuật xử lý ảnh phục vụ việc nâng cao chất lượng nhận dạng tiếng Việt

repository.vnu.edu.vn

Một trong những ứng dụng phổ biến hiện nay liên quan mật thiết với xử lý ảnh đó là nhận dạng tự quang học – OCR.. Các chƣơng trình hỗ trợ OCR hiện nay có thể nhận dạng đƣợc với tỷ lệ trên 90% đối với ảnh có chất lƣợng nét và font chữ thông dụng. Đối với hình ảnh chất lƣợng thấp, font chữ đặc biệt, chữ viết tay hoặc có phông nền phức tạp thì kết quả cho ra không mấy khả quan, hầu nhƣ không nhận dạng đƣợc..

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

000000255092.TT.pdf

dlib.hust.edu.vn

Tuy nhiên phần mềm vẫn còn đó những tồn tại chưa giải quyết được như độ chính xác của việc nhận dạng chưa cao đối với những tự có sự tương đồng về cách viết (chữ UV,o0. chưa hỗ trợ nhận dạng chữ viết thường, cần giải quyết vấn đề đa phong cách viết, vấn đề người viết thuận tay trái tay phải… Tất cả các vấn đề trên tác giả sẽ tiếp tục nghiên cứu song song với việc phát triển hệ thống cho phép nhận dạng từ tiếng việt

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

Từ những phương pháp đó, tôi sẽ tìm hiểu bài toán nhận dạng chữ viết tay, các bước áp dụng hàm nhân trong bài toán nhận dạng chữ số viết tay để thực hiện cài đặt và đánh giá kết quả thử nghiệm với các hàm nhân, thử nghiệm phương pháp lựa chọn tham số cho hàm nhân.. Phương pháp và phạm vi nghiên cứu của luận văn.

GÁN NHÃN ĐỐI TƯỢNG DỰA VÀO KỸ THUẬT NHẬN DẠNG

repository.vnu.edu.vn

Thử nghiệm hệ thống nhận dạng tự 3.5.2. Ưu điểm: Hệ thống đã nhận dạng tốt với các đối tượng tự chuẩn và tốc độ khá nhanh với lỗi rất thấp, còn các tự vẽ tay bằng paint kết quả nhận dạng chính xác nếu đầu vào vẽ tự chuẩn không quá xiên xẹo và hệ thống cần thời gian huấn luyện lâu. Đối với một số tự vẽ đứt nét ,độ lệch so với tự chuẩn quá nhiều cho kết quả không tốt ở phần nhận dạng ảnh.

Xây dựng phần mềm nhận dạng hộ chiếu và làm thủ tục xuất nhập cảnh tại cửa khẩu

000000254329-TT.pdf

dlib.hust.edu.vn

Nghiên cứu các phương pháp xử lý ảnh, tìm hiểu một số phương pháp nhận dạng tự ảnh đã và đang được ứng dụng để có cái nhìn tổng quan về nhận dạng.

Xây dựng ứng dụng tự động đọc bảng điểm.

000000296901-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Tìm hiểu một số phương pháp đã được thực hiện với bài toán nhận dạng bảng điểm để đưa ra hướng giải quyết cụ thể cho bài toán này. Tìm hiểu phần mềm nguồn mở Tesseract OCR, ứng dụng phần mềm nguồn mở này cho việc nhận dạng tự in và chữ số viết tay. Ứng dụng phần mềm nguồn mở Tesseract OCR trong việc nhận dạng tự. Về thực nghiệm: Từ những kiến thức thu được tôi thực hiện phân tích giải pháp và xây dựng hệ thống thử nghiệm để đọc bảng điểm của Học viện Nông nghiệp Việt Nam.

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

repository.vnu.edu.vn

Ngoài công nghệ nhận dạng 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 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)..

Nhận dạng chữ cho ảnh màu thương hiệu

repository.vnu.edu.vn

Thực nghiệm về phân đoạn ảnh. 4.3 Thực nghiệm nhận dạng. 2.1 Ảnh thương hiệu màu. 2.4 Ảnh gốc và vùng ảnh sau phân đoạn. 3.1 Sơ đồ hệ nhận dạng tự cho ảnh màu thương hiệu. 3.2 Chuyển đổi ảnh màu sang ảnh mức xám.

Ứng dụng xử lý ảnh và mạng nơ-ron trong nhận dạng biển số

dlib.hust.edu.vn

Mạng Kohonen và ứng dụng trong nhận dạng biển số xe. Nhận dạng tự trong biển số. Lọc nhiễu cho biển số xe.