Link tải luận văn miễn phí cho ae
Luận văn ThS. Công nghệ phần mềm -- Trường Đại học Công nghệ. Đại học Quốc gia Hà Nội, 2011
Giới thiệu về nhận dạng chữ viết tay: Trình bày về lịch sử của nhận dạng chữ viết tay, giới thiệu các hướng tiếp cận trong việc nhận dạng chữ viết tay (nhận dạng chữ in, nhận dạng chữ viết tay). Tổng quan về SVM - Support Vector Machine (Máy véc tơ hỗ trợ): Chiều VC (Vapnik Chervonenkis dimension), hàm phân lớp, siêu phẳng phân cách,... Trình bày sự cần thiết của SVM vào việc nhận dạng chữ viết tay. Phân tích bộ phân loại SVM. Ứng dụng của SVM vào nhận dạng chữ viết tay: Tiền xử lý, xây dựng các máy phân lớp SVM ..
MỞ ĐẦU
Cho đến nay mặc dù khoa học công nghệ không ngừng phát triển để đáp ứng ngày càng cao những nhu cầu của con người nhưng không phải nhu cầu nào cũng có thể dễ dàng giải quyết và đáp ứng được. Nhận dạng chữ viết tay hiện nay vẫn đang là vấn đề thách thức lớn đối với các nhà nghiên cứu, bài toán này chưa thể giải quyết trọn vẹn được vì nó phụ thuộc quá nhiều vào người viết với sự biến đổi quá đa dạng trong cách viết và trạng thái tinh thần của từng người viết. Nhưng trong nhiều năm qua, bài toán nhận dạng chữ viết tay cũng đã có một số kết quả khả quan, chủ yếu tập trung trên các tập dữ liệu chữ số viết tay như MNIST [6], một số kết quả khác mở rộng đối với các chữ cái hệ La tinh, Hy lạp… Đặc biệt đối với việc nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt lại càng khó khăn hơn do bộ ký tự tiếng Việt có nhiều chữ có hình dáng rất giống nhau, chỉ khác chút ít về phần dấu. Do đó có rất ít kết quả nghiên cứu về nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt và các nghiên cứu chủ yếu cũng chỉ tập trung vào chữ viết tay online.
Nhận dạng chữ viết tay là một đề tài rất quan trọng trong nhiều ứng dụng khác nhau, trong lĩnh vực máy tính nó giúp cho máy tính có thể đọc được và hỗ trợ nhập liệu. Các nghiên cứu về nhận dạng chữ viết tay đã được phát triển từ hơn nửa thập kỷ qua và đạt được nhiều thành quả thiết thực nhưng độ chính xác phụ thuộc quá nhiều vào ngôn ngữ và sự thay đổi trong cách viết. Cho đến nay, bài toán nhận dạng chữ viết tay cũng đã có một số nghiên cứu khả quan, nhưng chưa có ứng dụng thực tiễn. Bài toán chúng tui đặt ra ở đây là xây dựng một mô hình nhận dạng chữ viết tay hạn chế.
Luận văn được bố cục thành 5 chương. Chương 1 giới thiệu về nhận dạng chữ viết tay. Chương 2 giới thiệu về SVM. Chương 3 sự cần thiết của SVM vào việc nhận dạng chữ viết tay. Chương 4 bộ phân loại SVM. Chương 5 ứng dụng của SVM vào nhận dạng chữ viết tay.
Chương 1
GIỚI THIỆU CHUNG VỀ NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT
Chương 1 tập trung tìm hiểu về lịch sử và các hướng nghiên cứu của nhận dạng chữ viết. Nội dung của chương được bố cục thành hai mục. Mục một trình bày về lịch sử của nhận dạng chữ viết. Mục hai giới thiệu các hướng tiếp cận trong việc nhận dạng chữ viết tay.
1.1. Trình bày về lịch sử của nhận dạng chữ viết tay
Ngày nay khoa học công nghệ phát triển mạnh cũng không ngoài mục đích khác là để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của con người. Mỗi quốc gia đều phải có ít nhất một ngôn ngữ, chữ viết để giao tiếp, từ năm 1922 khái niệm nhận dạng chữ đã được hình thành cho đến năm 1950, khi máy tính lần đầu tiên được giới thiệu chức năng mới về nhập và lưu trữ dữ liệu hai chiều bằng cây bút viết trên một tấm bảng cảm ứng [5]. Công nghệ mới này cho phép các nhà nghiên cứu làm việc trên các bài toán nhận dạng chữ viết tay online. Mô hình nhận dạng chữ viết được đề xuất từ năm 1951 do phát minh của M.Sheppard được gọi là GISMO, một robot đọc-viết. Năm 1954, máy nhận dạng chữ đầu tiên đã được phát triển bởi J.Rainbow dùng để đọc chữ in hoa nhưng rất chậm. Năm 1967, Công ty IBM đã thương mại hóa hệ thống nhận dạng chữ. Từ năm 1980-1990, với sự phát triển của các thiết bị phần cứng máy tính và các thiết bị thu nhận dữ liệu, các phương pháp luận nhận dạng được phát triển trong giai đoạn trước đã có được môi trường lý tưởng để triển khai các ứng dụng nhận dạng chữ. Các hướng tiếp cận theo cấu trúc và đối sánh được áp dụng trong nhiều hệ thống nhận dạng chữ [3]. Từ 1990 đến nay, các kỹ thuật nhận dạng kết hợp với các phương pháp luận trong lĩnh vực học máy (Machine Learning) được áp dụng rất hiệu quả, một số công cụ học máy hiệu quả như mạng nơ ron, mô hình Markov ẩn và SVM (Support Vector Machines)…
1.2. Giới thiệu các hướng tiếp cận trong việc nhận dạng chữ viết tay 1.2.1. Nhận dạng chữ in
Phục vụ cho công việc tự động hóa đọc tài liệu, tăng tốc độ và chất lượng nhập thông tin vào máy tính trực tiếp từ các nguồn tài liệu. Vấn đề này đã được giải quyết gần như trọn vẹn (sản phẩm FineReader 9.0 của hãng ABBYY có thể nhận dạng chữ in theo 192 ngôn ngữ khác nhau, phần mềm nhận dạng chữ Việt in VnDOCR 4.0 của Viện Công Nghệ Thông tin Hà Nội có thể nhận dạng được các tài liệu chứa hình ảnh, bảng và văn bản với độ chính xác trên 98%).
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
Luận văn ThS. Công nghệ phần mềm -- Trường Đại học Công nghệ. Đại học Quốc gia Hà Nội, 2011
Giới thiệu về nhận dạng chữ viết tay: Trình bày về lịch sử của nhận dạng chữ viết tay, giới thiệu các hướng tiếp cận trong việc nhận dạng chữ viết tay (nhận dạng chữ in, nhận dạng chữ viết tay). Tổng quan về SVM - Support Vector Machine (Máy véc tơ hỗ trợ): Chiều VC (Vapnik Chervonenkis dimension), hàm phân lớp, siêu phẳng phân cách,... Trình bày sự cần thiết của SVM vào việc nhận dạng chữ viết tay. Phân tích bộ phân loại SVM. Ứng dụng của SVM vào nhận dạng chữ viết tay: Tiền xử lý, xây dựng các máy phân lớp SVM ..
MỞ ĐẦU
Cho đến nay mặc dù khoa học công nghệ không ngừng phát triển để đáp ứng ngày càng cao những nhu cầu của con người nhưng không phải nhu cầu nào cũng có thể dễ dàng giải quyết và đáp ứng được. Nhận dạng chữ viết tay hiện nay vẫn đang là vấn đề thách thức lớn đối với các nhà nghiên cứu, bài toán này chưa thể giải quyết trọn vẹn được vì nó phụ thuộc quá nhiều vào người viết với sự biến đổi quá đa dạng trong cách viết và trạng thái tinh thần của từng người viết. Nhưng trong nhiều năm qua, bài toán nhận dạng chữ viết tay cũng đã có một số kết quả khả quan, chủ yếu tập trung trên các tập dữ liệu chữ số viết tay như MNIST [6], một số kết quả khác mở rộng đối với các chữ cái hệ La tinh, Hy lạp… Đặc biệt đối với việc nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt lại càng khó khăn hơn do bộ ký tự tiếng Việt có nhiều chữ có hình dáng rất giống nhau, chỉ khác chút ít về phần dấu. Do đó có rất ít kết quả nghiên cứu về nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt và các nghiên cứu chủ yếu cũng chỉ tập trung vào chữ viết tay online.
Nhận dạng chữ viết tay là một đề tài rất quan trọng trong nhiều ứng dụng khác nhau, trong lĩnh vực máy tính nó giúp cho máy tính có thể đọc được và hỗ trợ nhập liệu. Các nghiên cứu về nhận dạng chữ viết tay đã được phát triển từ hơn nửa thập kỷ qua và đạt được nhiều thành quả thiết thực nhưng độ chính xác phụ thuộc quá nhiều vào ngôn ngữ và sự thay đổi trong cách viết. Cho đến nay, bài toán nhận dạng chữ viết tay cũng đã có một số nghiên cứu khả quan, nhưng chưa có ứng dụng thực tiễn. Bài toán chúng tui đặt ra ở đây là xây dựng một mô hình nhận dạng chữ viết tay hạn chế.
Luận văn được bố cục thành 5 chương. Chương 1 giới thiệu về nhận dạng chữ viết tay. Chương 2 giới thiệu về SVM. Chương 3 sự cần thiết của SVM vào việc nhận dạng chữ viết tay. Chương 4 bộ phân loại SVM. Chương 5 ứng dụng của SVM vào nhận dạng chữ viết tay.
Chương 1
GIỚI THIỆU CHUNG VỀ NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT
Chương 1 tập trung tìm hiểu về lịch sử và các hướng nghiên cứu của nhận dạng chữ viết. Nội dung của chương được bố cục thành hai mục. Mục một trình bày về lịch sử của nhận dạng chữ viết. Mục hai giới thiệu các hướng tiếp cận trong việc nhận dạng chữ viết tay.
1.1. Trình bày về lịch sử của nhận dạng chữ viết tay
Ngày nay khoa học công nghệ phát triển mạnh cũng không ngoài mục đích khác là để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của con người. Mỗi quốc gia đều phải có ít nhất một ngôn ngữ, chữ viết để giao tiếp, từ năm 1922 khái niệm nhận dạng chữ đã được hình thành cho đến năm 1950, khi máy tính lần đầu tiên được giới thiệu chức năng mới về nhập và lưu trữ dữ liệu hai chiều bằng cây bút viết trên một tấm bảng cảm ứng [5]. Công nghệ mới này cho phép các nhà nghiên cứu làm việc trên các bài toán nhận dạng chữ viết tay online. Mô hình nhận dạng chữ viết được đề xuất từ năm 1951 do phát minh của M.Sheppard được gọi là GISMO, một robot đọc-viết. Năm 1954, máy nhận dạng chữ đầu tiên đã được phát triển bởi J.Rainbow dùng để đọc chữ in hoa nhưng rất chậm. Năm 1967, Công ty IBM đã thương mại hóa hệ thống nhận dạng chữ. Từ năm 1980-1990, với sự phát triển của các thiết bị phần cứng máy tính và các thiết bị thu nhận dữ liệu, các phương pháp luận nhận dạng được phát triển trong giai đoạn trước đã có được môi trường lý tưởng để triển khai các ứng dụng nhận dạng chữ. Các hướng tiếp cận theo cấu trúc và đối sánh được áp dụng trong nhiều hệ thống nhận dạng chữ [3]. Từ 1990 đến nay, các kỹ thuật nhận dạng kết hợp với các phương pháp luận trong lĩnh vực học máy (Machine Learning) được áp dụng rất hiệu quả, một số công cụ học máy hiệu quả như mạng nơ ron, mô hình Markov ẩn và SVM (Support Vector Machines)…
1.2. Giới thiệu các hướng tiếp cận trong việc nhận dạng chữ viết tay 1.2.1. Nhận dạng chữ in
Phục vụ cho công việc tự động hóa đọc tài liệu, tăng tốc độ và chất lượng nhập thông tin vào máy tính trực tiếp từ các nguồn tài liệu. Vấn đề này đã được giải quyết gần như trọn vẹn (sản phẩm FineReader 9.0 của hãng ABBYY có thể nhận dạng chữ in theo 192 ngôn ngữ khác nhau, phần mềm nhận dạng chữ Việt in VnDOCR 4.0 của Viện Công Nghệ Thông tin Hà Nội có thể nhận dạng được các tài liệu chứa hình ảnh, bảng và văn bản với độ chính xác trên 98%).
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links