Trong bài viết này, phương pháp nhận dạng kí tự số viết tay được đề xuất theo hướng tiếp cận dựa trên mạng nơ-ron học sâu (DNN- Deep Neural Network). Đầu tiên, tập dữ liệu ảnh được trích xuất đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradient) kết hợp với đặc trưng SIFT (Scale-invariant feature transform). Sau đó, một mô hình (model) mạng DNN được xây dựng để huấn luyện nhằm nhận dạng hình ảnh. Cuối cùng, ảnh đầu vào được nhận diện tự động dựa trên mô hình đã được huấn luyện . | TẠP CHÍ KHOA HỌC HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF EDUCATION TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM TP HỒ CHÍ MINH JOURNAL OF SCIENCE Tập 20 Số 5 2022 818-830 Vol. 20 No. 5 2022 818-830 ISSN Website https https 2023 2734-9918 Bài báo nghiên cứu PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KÍ TỰ SỐ VIẾT TAY DỰA TRÊN MẠNG NƠ-RON HỌC SÂU Đinh Thị Mận1 Nguyễn Văn Thịnh2 Nguyễn Thế Hữu1 Trần Thị Vân Anh1 Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm Thành phố Hồ Chí Minh Việt Nam 1 2 Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh Tác giả liên hệ Đinh Thị Mận Email mandt@ Ngày nhận bài 11-10-2022 ngày nhận bài sửa 25-4-2023 ngày duyệt đăng 27-4-2023 TÓM TẮT Trong bài báo này phương pháp nhận dạng kí tự số viết tay được đề xuất theo hướng tiếp cận dựa trên mạng nơ-ron học sâu DNN- Deep Neural Network . Đầu tiên tập dữ liệu ảnh được trích xuất đặc trưng HOG Histogram of Oriented Gradient kết hợp với đặc trưng SIFT Scale-invariant feature transform . Sau đó một mô hình model mạng DNN được xây dựng để huấn luyện nhằm nhận dạng hình ảnh. Cuối cùng ảnh đầu vào được nhận diện tự động dựa trên mô hình đã được huấn luyện. Nhằm minh chứng tính hiệu quả của phương pháp đề xuất thực nghiệm được xây dựng và đánh giá trên tập dữ liệu ảnh MNIST. Kết quả thực nghiệm đã cho thấy tính khả thi và hiệu quả của phương pháp đồng thời dễ dàng mở rộng cho việc nhận diện các hình ảnh chữ viết tay khác. Từ khóa ảnh kí tự handwritten digit recognition DNN SIFT HOG 1. Giới thiệu Ngày nay những nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ và được tiếp cận rộng rãi trong mọi lĩnh vực rất nhiều công trình nghiên cứu cùng các ứng dụng đã được công bố và áp dụng rộng rãi trong thực tiễn như nhận dạng bảng số hệ thống nhận diện và phát hiện khuôn mặt thời gian thực Niranjani 2021 phát hiện hoạt động của con người trong lĩnh vực y tế có thể tối ưu hóa các thủ tục chẩn đoán hình ảnh y tế Sprawls Resources 2021 công nghệ xe tự lái Szikora 2021 dự đoán bệnh Alzheimer Brownlee 2019 phân .
