Đang tải... (xem toàn văn)
Thông tin tài liệu
Từ khóa liên quan
Mục lục
Hình 1.4 Mô hình Markov ẩn
Hình 1.5 Đồ thị vô hướng HMM
I.3.2 Máy vector hỗ trợ
Hình 1.8 Siêu phẳng phân chia tuyến tính
Hình 1.9 Biên độ và siêu phẳng có biên độ cực đại
Hình 1.10 Vector hỗ trợ
Hình 1.11 Ánh xạ phi tuyến và hàm hạt nhân
Hình 1.12 Mô hình nhận dạng ký tự dùng SVM
I.3.3 Mạng Neural
Hình 1.13 Sơ đồ một mạng neural nhận dạng ký tự
So với hai phương pháp còn lại, phương pháp sử dụng mạng Neural được lựa chọn là do những ưu điểm sau đây:
Tính phi tuyến.
Mô hình tổng quát cho ánh xạ từ tập vào đến tập ra.
Có thể yêu cầu sự tiến hóa nhanh của hàm mục tiêu.
Chấp nhận lỗi ở các ví dụ học.
Thích ứng với nhiễu dữ liệu.
I.4 Phạm vi đề tài
II.2.4.3 Bộ lọc Gauss
II.2.5 Làm trơn ảnh, tách biên đối tượng
II.3 Căn chỉnh độ lệch trang
II.4 Trích chọn đặc trưng
II.4.1 Một số đặc trưng cơ bản của mẫu
Hình 2.7 Phân vùng
Hình 2.8 Lược đồ mức xám (histogram)
Trích đoạn
Tài liệu cùng người dùng
Tài liệu liên quan