NGHIÊN CỨU THUẬT TOÁN KẾT HỢP PHÂN LỚP K LÁNG GIỀNG GẦN NHẤT VÀ NAIVE BAYES TRONG NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY RỜI RẠC

12 1.2K 2
NGHIÊN CỨU THUẬT TOÁN KẾT HỢP PHÂN LỚP K LÁNG GIỀNG GẦN NHẤT VÀ NAIVE BAYES TRONG NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY RỜI RẠC

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

        NGHIÊN CU THUẬT TOÁN KẾT HỢP PHÂN LỚP K LÁNG GING GN NHT VÀ NAIVE BAYES TRONG NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY RỜI RẠC Bố Cục Của Đề Tài 1. Lý do chọn đề tài: 2. Mục Tiêu nghiên cứu : 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 4. Phương pháp nghiên cứu: 5. Bố cục đề tài Lý do chọn đề tài  Nhận dạng chữ là lĩnh vực được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm. Lĩnh vực nhận dạng chữ được chia làm hai loại : Nhận dạng chữ in và Nhận dạng chữ viết tay  Bài toán này chưa thể giải quyết trọn vẹn vì nó phụ thuộc quá nhiều vào người viết và sự biến đổi quá đa dạng trong cách viết và trạng thái tinh thần của từng người viết  ViCc nhận dạng chD viết tay sẽ giFp Gch trong nhiều ứng dụng khác nhau như : chuyển hóa tài liCu giIy sang tài liCu điCn tD…… MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU  Nguyên cứu các thuật toán phân lớp: k nearest neighbor và Naïve Bayes  Nghiên cứu các phương pháp trGch chọn đặc trưng ảnh  Đánh giá, so sánh độ chGnh xác giữa các phương pháp nhận dạng ảnh. KNN Naive bayes ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU  !"#$%&'$#()*!"#+,- .+-/0  123+44560 Phm v nghiên cu  7892$:623+;  /#<=##(=86>?#6$2+6#6@A$' $#()*<+,-.+-/@AB3C'7+-/ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Phương pháp Lý Thuyết  "/D$E3A#'FGFF;H7IG<+,-.+-4J+$:0  4>66K=L64<?M$E@N6N6=5(?M$E0 Cài đặt thực nghiệm:  9O6"4P&Q9O+4R6#6@A+&/S$R J+0+4+B3J@O6:&=##=86>?#66T+6#6@ A. Luận Văn có 3 chương UVW XYHZ[H\W]^_`aHb];cd XYHef!XYH!f!!gh!iHj XYHk_`aHb];cdcl!!XYH !f!']m ;]F7dF cW_ CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY Z0Z#:& Z0ePnJ#6T+&8:A95623+ Z0e0Z(?M$E Z0e0eS#662 Z0e0k4>66K=L64 Z0e0o*$:A95 Z0e0pA?M$E CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP THỐNG KÊ e0Z!"#'-+4-/-.4 e0e!"#+,-7+-4 e0k!"#B3C'7+-4 [...]...CHƯƠNG 3: NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY KẾT HỢP PHƯƠNG PHÁP K-NN VÀ NAIVE BAYES 3.1 Giới thiệu bộ dữ liệu MNIST 3.2 Đề xuất mô hình nhận dạng kết hợp KNN - bayer 3.3 Đánh giá kết quả thực nghiệm KẾT LUẬN 1 Các kết quả đạt được 2 hạn chế của luận văn 3.Hướng phát triển của luận văn .        NGHIÊN CU THUẬT TOÁN KẾT HỢP PHÂN LỚP K LÁNG GING GN NHT VÀ NAIVE BAYES TRONG NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY RỜI RẠC Bố Cục Của Đề Tài 1. Lý do chọn đề tài: 2. Mục Tiêu nghiên cứu : 3. . hai loại : Nhận dạng chữ in và Nhận dạng chữ viết tay  Bài toán này chưa thể giải quyết trọn vẹn vì nó phụ thuộc quá nhiều vào người viết và sự biến đổi quá đa dạng trong cách viết và trạng thái. : 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 4. Phương pháp nghiên cứu: 5. Bố cục đề tài Lý do chọn đề tài  Nhận dạng chữ là lĩnh vực được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm. Lĩnh vực nhận dạng chữ được chia

Ngày đăng: 04/04/2015, 16:00

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • Slide 1

  • Bố Cục Của Đề Tài

  • Lý do chọn đề tài

  • MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

  • ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

  • Phạm vị nghiên cứu

  • PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

  • Luận Văn có 3 chương

  • Slide 9

  • Slide 10

  • Slide 11

  • Slide 12

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan