Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Kỹ thuật lập trình
Nhận dạng ký tự viết tay sử dụng mạng nơron tích chập
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Nhận dạng ký tự viết tay sử dụng mạng nơron tích chập
Thắng Lợi
334
5
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Bài viết phát hiện và nhận dạng ảnh ký tự viết tay sử dụng mạng nơron tích chập (CNN – Convolutional Neural Network) và các giải thuật xử lý ảnh; nêu một phương pháp nhận dạng ký tự Latinh viết tay sử dụng mạng nơron tích chập. | ISSN 2354-0575 ISSN 2354-0575 NHẬN DẠNG KÝ TỰ VIẾT TAY SỬ DỤNG MẠNG NƠRON TÍCH CHẬP Nguyễn Quang Hoan1 Phạm Ngọc Hưng2 Nguyễn Đình Tài3 1 2 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên 3. Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Ngày tòa soạn nhận được bài báo 14 10 2019 Ngày phản biện đánh giá và sửa chữa 14 11 2019 Ngày bài báo được duyệt đăng 11 12 2019 Tóm tắt Bài báo phát hiện và nhận dạng ảnh ký tự viết tay sử dụng mạng nơron tích chập CNN Convolutional Neural Network và các giải thuật xử lý ảnh. Đóng góp chính của bài báo là nêu một phương pháp nhận dạng ký tự Latinh viết tay sử dụng mạng nơron tích chập. Dữ liệu thử nghiệm nhận dạng được lấy từ bộ cơ sở dữ liệu ký tự mẫu viết tay Viện Tiêu chuẩn Kỹ thuật Quốc gia Hoa Kỳ NIST . Kết quả quả thử nghiệm nhận dạng ký tự viết tay đạt độ chính xác khả quan. Từ khoá Mạng nơron học sâu mạng nơron tích chập nhận dạng ký tự viết tay. 1. Giới thiệu xử lý tốt tức các ký tự được tách rời nhau hoàn Nhận dạng ký tự quang học Optical toàn và không chứa nhiễu. Nếu ảnh còn nhiễu Character Recognition OCR là quá trình xử lý hoặc chứa nền phức tạp hoặc chứa các đối tượng chuyển đổi ảnh các ký tự viết tay hoặc ký tự đánh khác ta có thể sử dụng các mạng như R-CNN máy thành các dữ liệu đã được số hoá sau đó trích Region Convolutional Neural Network 1 chọn đặc trưng và nhận dạng. Thực tế cho thấy tỉ mạng Fast R-CNN 2 Faster R-CNN 3 lệ nhận dạng các ký tự đánh máy của nhiều hệ RetinaNet để tách lọc tiếp các ký tự đó. Vì ký tự thống sử dụng mạng học sâu hiện nay đạt độ viết tay đa phần chỉ viết trên các mặt phẳng có chính xác tới 99 8 . Tuy nhiên việc nhận dạng phần nền tách biệt với phần chữ nên trong nghiên ký tự viết tay hiện nay là bài toán chưa có phương cứu này ta giả sử ảnh vào là chữ viết trên giấy pháp giải quyết triệt để và vẫn là một thách thức thông thường không chứa các đối tượng và vật đối với các nhà nghiên cứu do những khác biệt thể gây nhiễu khác như cây cối xe cộ con biến đổi quá đa dạng trong cách viết độ nghiêng người
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Bài tập lớn môn Trí tuệ nhân tạo: Nhận dạng ký tự viết tay tiếng Việt
Đồ án Tốt nghiệp Cử nhân CNTT: Nhận dạng ký tự viết tay
Đồ án: Tìm hiểu bài toán nhận dạng kí tự viết tay và phát triển ứng dụng
Đồ án tốt nghiệp: Ứng dụng mạng neuron nhân tạo để nhận dạng ký tự viết tay tiếng Việt
Bài tập lớn môn học Kĩ thuật đồ họa: Nghiên cứu ứng dụng nhận dạng chữ viết tay
Nhận dạng chữ viết tay rút trích thông tin theo chiều và mạng nơron
Báo cáo môn Trí tuệ nhân tạo nâng cao: Sử dụng mạng neural xây dựng ứng dụng nhận dạng chữ viết tay
Nhận dạng ký tự viết tay sử dụng mạng nơron tích chập
Báo cáo Khoa học: Nghiên cứu phát triển công nghệ nhận dạng, tổng hợp và xử lý ngôn ngữ tiếng Việt
Ứng dụng PCA trong nhận dạng cử chỉ tay ngôn ngữ tiếng Việt
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.