On-line распознавание рукописных символов

3236
знаков
1
таблица
4
изображения

Пушников А. А., ПС-569

Тезисы доклада на научно-практическую конференцию «Современные методы и средства автоматического управления техническими объектами»

On-line распознавание рукописных символов

 

В настоящее время, в связи с развитием миниатюрных компьютеров, таких как PDA, TabletPC, стоит проблема безклавиатурного ввода данных. Одним из альтернативных средств ввода является сенсорная панель. Был исследован способ метод распознавания рукописных символов с помощью искусственной нейронной сети.

Задача on-line распознавания состоит из трех основных этапов:

1.         На этапе предварительной обработки данных выбираем основные признаки и преобразуем их в удобную для классификации форму, например вектор в каком-либо пространстве. В задаче on-line распознавания известен путь пера, в виде последовательности точек. Для упрощения классификатора, уменьшаем количество точек до некоторого фиксированного числа n. Такая выборка делает расстояния между точками практически одинаковыми, что позволяет не учитывать при распознавании размер символа. Для инвариантности символа относительно его положения на изображении, преобразуем входную последовательность в вектор синусов и косинусов углов между осями координат и прямой, соединяющей две соседние точки. В результате получаем вектор размерностью 2*(n -1).

2.         На этапе классификации разделяем пространство входных векторов на отдельные области, в качестве классификатора используем нейронная сеть. Была исследована двухслойная нейронная сеть обратного распространения с логарифмической сигмоидной функцией активации нейронов. Число входов – 2*(n -1), число выходов равно числу символов. Такая нейронная сеть позволит получить на выходе оценку совпадения исследуемого образа с исходными.

При исследовании выбиралось: n=10, количество входных нейронов – 18, количество исследуемых символов – 4, количество выходных нейронов – 4. Схема нейронной сети представлена на рис. 1. График тренировки нейронной сети представлен на рис. 2. Изображения обучающих символов представлены на рис. 3. Изображение тестового символа представлено на рис. 4. В таблице 1 представлены выходы нейронной сети.

Рисунок 1 - Схема нейронной сети

Число эпох обучения

 

Ошибка обучения

 

Рисунок 2 - График тренировки нейронной сети

Рисунок 3 - Изображения обучающих символов. Линией обозначены выбранные точки, окружностями - введенные

Рисунок 4 - Изображение тестового символа. Линией обозначены выбранные точки, окружностями – введенные

Таблица 1. Выход нейронной сети для тестового символа.

№ выхода нейронной сети Выход нейронной сети Название обучающего символа, соответствующего данному выходу
1 0.9996 Символ «а»
2 0.0000 Символ «б»
3 0.0000 Символ «в»
4 0.0001 Символ «г»

3.         На этапе принятия решения делаем вывод, на какой из обучающих символов более похож тестовый символ. Для этого выбираем символов, которому соответствует наибольшее значение выхода нейронной сети. Если же максимальное значение не превысит некоторое пороговое значение или несколько выходов будут иметь близкие значения, то делаем вывод, что введен неизвестный символ.

Исследованная модель уверенно распознает рукописные символы и позволяет сделать вывод о том является ли исследуемый символ одним из известных ранее.


Информация о работе «On-line распознавание рукописных символов»
Раздел: Информатика, программирование
Количество знаков с пробелами: 3236
Количество таблиц: 1
Количество изображений: 4

Похожие работы

Скачать
66612
0
1

... 1) той или иной модели системной платы зависит от производителя и определяется типом платформы ПК (типом центрального процессора), применяемым набором микросхем chipset и количеством и разрядностью периферийных устройств, подключаемых к данной системной плате. Максимальная пропускная способность часто используется в качестве критерия для сравнения возможностей шин различной архитектуры. Ее можно ...

Скачать
75025
1
1

... вопросом в связи с тем, что работе с ними надо учиться специально. На практике подобными клавиатурами оснащают только специализированные рабочие места. По методу подключения к системному блоку различают проводные и беспроводные клавиатуры. Передача информации в беспроводных системах осуществляется инфракрасным лучом. Обычный радиус действия таких клавиатур составляет несколько метров. Источником ...

Скачать
698911
0
0

... контакты", "Многоязычие в социологическом аспекте". Их исследованием занимаются социолингвистика (социальная лингвистика), возникшая на стыке языкознания и социологии, а также этнолингвистика, этнография речи, стилистика, риторика, прагматика, теория языкового общения, теория массовой коммуникации и т.д. Язык выполняет в обществе следующие социальные функции: коммуникативная / иформативная ( ...

Скачать
326231
12
0

... рисунков в формате А0-А1 со скоростью 10-30 мм/с. Фотонаборный аппарат Фотонаборный аппарат можно увидеть только в солидной полиграфической фирме. Он отличается своим высоким разрешением. Для обработки информации фотонаборный аппарат оборудуется процессором растрового изображения RIP, который функционирует как интерпретатор PostScript в растровое изображение. В отличие от лазерного принтера в ...

0 комментариев


Наверх