NHẬN DẠNG KÝ TỰ QUANG HỌC BẰNG MẠNG

NƠRON

OPTICAL CHARACTER RECOGNITION BY NEURAL NETWORK

SVTH: ĐỖ THỊ PHÚ

Lớp 03DT1, Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Đà Nẵng.

GVHD : TS. NGÔ VĂN SỸ

Khoa ĐTVT, Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng.

TÓM TẮT

Nhận dạng ký tự quang học là kỹ thuật được sử dụng để chuyển đổi ảnh văn bản sang dạng

văn bản có thể chỉnh sửa trong máy tính. Nó được ứng dụng trong công tác quét và lưu trữ

các tài liệu cũ, đẩy nhanh việc nhập dữ liệu vào máy với ít lỗi hơn. Bài báo này giới thiệu một

phương pháp nhận dạng ký tự đó là kỹ thuật mạng nơron.

ABSTRACT

Optical Character Recognition (OCR) is a technology that is used to convert scanned images

of text into computer editable and searchable text. It can be used to scan and preserve

historical documents, to scan data entry forms in a faster and less error prone manner This

plan introduce a method which identify characters, it’s Neural Network technology.

1. Đặt vấn đề

Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network: ANNs) là sự tái tạo bằng kỹ thuật

những chức năng của hệ thần kinh con người với vô số các nơron được liên kết truyền thông

với nhau qua mạng. Giống như con người, ANNs được học bởi kinh nghiệm, lưu những kinh

nghiệm đó và sử dụng trong những tình huống phù hợp.

Trong kỹ thuật nhận dạng ký tự, mạng nơron tỏ ra ưu thế hơn các phương pháp truyền

thống ở chỗ không tốn thời gian cho thủ tục tiền xử lý, làm mảnh ký tự, trích trọn đặc trưng

Mặt khác các phương pháp ra quyết định trong nhận dạng truyền thống được cài đặt tĩnh trong

chương trình, khi muốn bổ xung thêm các mẫu học mới ta phải thiết kế lại chương trình.

Trong khi với mạng nơron, chỉ cần cung cấp một tập mẫu vào ra của dữ liệu mới cho pha huấn

luyện là có thể bổ xung vào “bộ nhớ mạng” những kiểu dữ liệu mới mà không ảnh hưởng đến

cấu trúc chương trình ban đầu.

Trong phạm vi đề tài này sẽ giới thiệu tổng quan về lý thuyết mạng nơron và ứng dụng

mạng Perceptron nhiều lớp lan truyền ngược sai số để thiết kế chương trình nhận dạng ký tự

quang học