... thị kí tự thu QUÁ TRÌNH TÁCH DÒNG 10 QUÁ TRÌNH TÁCH KÍ TỰ 11 TÌM GIỚI HẠN KÍ TỰ 12 CHIA LUỚI KÍ TỰ13 ÁNH XẠ VÀO MA TRẬN 14 SƠĐỒ HUẤN LUYỆN MẠNGNEURALNHẬNDẠNG KÍ TỰ 15 SƠĐỒMẠNGNEURAL 16 QUÁ ... quan mạngneural Chƣơng II: Ứng dụng mạngneuralnhậndạng kí tự Chƣơng III: Chạy thử chƣơng trình nhậndạng kí tự sử dụng mạngneural GIỚI THIỆU CHUNG Từ ưu điểm óc người khả học tập, nhậndạng ... 21 KẾT LUẬN Trên nhóm em trình bày đề tài “Ứng dụng mạngneuralnhậndạng kí tự với nội dung sau: Tìm hiểu mạngneuralnhân tạo Ứng dụng mạngneuralnhậndạng kí tự Chạy thử chuơng trình nhận...
... thị kí tự thu QUÁ TRÌNH TÁCH DÒNG 10 QUÁ TRÌNH TÁCH KÍ TỰ 11 TÌM GIỚI HẠN KÍ TỰ 12 CHIA LUỚI KÍ TỰ13 ÁNH XẠ VÀO MA TRẬN 14 SƠĐỒ HUẤN LUYỆN MẠNGNEURALNHẬNDẠNG KÍ TỰ 15 SƠĐỒMẠNGNEURAL 16 QUÁ ... quan mạngneural Chƣơng II: Ứng dụng mạngneuralnhậndạng kí tự Chƣơng III: Chạy thử chƣơng trình nhậndạng kí tự sử dụng mạngneural GIỚI THIỆU CHUNG Từ ưu điểm óc người khả học tập, nhậndạng ... 21 KẾT LUẬN Trên nhóm em trình bày đề tài “Ứng dụng mạngneuralnhậndạng kí tự với nội dung sau: Tìm hiểu mạngneuralnhân tạo Ứng dụng mạngneuralnhậndạng kí tự Chạy thử chuơng trình nhận...
... PP L? 11 2 1 2 2 1 2 2 111111 111111111111 4 3 3 2 ... nối với Neural thứ Footer Page 32 of 13 7 10 Ứng dụng mạngneural tích chập nhậndạngkýtựsố viết tay Header Page 33 of 13 7 2 .1. 5 Mạng Đa Tầng Inputs First Layer n 11 Third Layer f1 a1 n 21 P2 ... Footer Page 31 of 13 7 Ứng dụng mạngneural tích chập nhậndạngkýtựsố viết tay Header Page 32 of 13 7 Ma trận trọng số cho phần tử vector đầu vào W: W1 ,1 w1,2 … w1,R W1 ,1 w1,2 … w1,R W= …………………...
... cho kýtự Thuật toán : Xét kýtự : 1. Xác định đỉnh kýtự -Bắt đầu từ đỉnh kýtự tạm thời,và giới hạn trái kýtự vừa xác định trên( left_character,top_character).Quét đến giới hạn phải ký tự, ... lớp đầu vào : 15 0 noron Giải thích : Việc huấn luyện cho mạng học vòng lặp duyệt qua kýtự ảnh giúp mạng noron nhớ nhậndạngkýtự ảnh này.Với vòng lặp, kýtự đưa vào giảng dạy cho mạng noron học.Trong ... lên Chương : NhậnDạngKýTự Quang Học Trong MạngNeuralNhân Tạo Phương Pháp Và Thuật Toán NhậnDạngKýTự I.Các Bước Xây Dựng Nên Bài Toán Dưới bước tiến hành thiết kế thực thi mạng noron nhân...
... não người 10 5 mạch logic 10 11 neural 10 11 neural, 10 14 khớp nối Bộ nhớ Thời gian xử lý Thông lượng 10 -8 giây 10 -3 giây 10 9 bit/giây 10 14 khớp/giây Mạngneural CH13 010 65– CH13 010 46 Trang 14 HỆ HỖ ... Phương Pháp Phân Lớp Khác 2.3 .1 Phân lớp mạngneural lan truyền ngược CH13 010 65– CH13 010 46 Trang 11 HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH Cấu trúc neural sau: k x1 w1 x2 w2 f Output y w1n xn Vector vào Vector trọng ... hình mạngneural dựa số lớp Mạngneural lớp CH13 010 65– CH13 010 46 Trang 22 HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH pS a = f(Wp+b) Một lớp mạngneural nhóm neuron có đặc điểm tương tự nhau, nghĩa chúng nhận...
... 61 62 63 64 e f g h i j k l m n o p 10 1 10 2 10 3 10 4 10 5 10 6 10 7 10 8 10 9 11 0 11 1 11 2 65 66 67 68 69 6A 6B 6C 6D 6E 6F 70 Kí Mã Mã tự thập Hexa q r s t u v w x y z phân 11 3 11 4 11 5 11 6 11 7 11 8 11 9 ... mạngneural 18 1. 7 Mộtsố vấn đề cần ý: 20 1. 8 Mộtsố hướng dẫn sử dụng mạngneural 21 1.9 Ứng dụng mạngneural . 21 ỨNG DỤNG MẠNGNEURALNHẬNDẠNG KÍ TỰ 22 2 .1 ... 1.1 Khái niệm mạngneural1. 2 Đặc trưng mạngneural .7 1. 3 Xây dựng mạngneural1. 4 Huấn luyện mạngneural 10 1. 5 Thu thập liệu cho mạngneural 17 1. 6...
... cho kýtự Thuật toán : Xét kýtự : 1. Xác định đỉnh kýtự -Bắt đầu từ đỉnh kýtự tạm thời,và giới hạn trái kýtự vừa xác định trên( left_character,top_character).Quét đến giới hạn phải ký tự, ... lớp đầu vào : 15 0 noron Giải thích : Việc huấn luyện cho mạng học vòng lặp duyệt qua kýtự ảnh giúp mạng noron nhớ nhậndạngkýtự ảnh này.Với vòng lặp, kýtự đưa vào giảng dạy cho mạng noron học.Trong ... lên Chương : NhậnDạngKýTự Quang Học Trong MạngNeuralNhân Tạo Phương Pháp Và Thuật Toán NhậnDạngKýTự I.Các Bước Xây Dựng Nên Bài Toán Dưới bước tiến hành thiết kế thực thi mạng noron nhân...
... Mạng 10 11 nơ ron Bộ xử lý trung tâm với 10 5mạch logic sở 10 9 bit RAM 10 11 nơ ron 10 10 bit nhớ với 10 14 khớp nối thần kinh Thời gian 10 -8 giây 10 -3 giây xử lý Thông 10 9 bit/giây 10 14 bit/giây 10 5 ... ảnh Nhậndạngkýtựsốmạng neuron http://www.ebook.edu.vn - mạng nơ ron nhân tạo Nhậndạng theo mạng nơ ron i tổng quan nhậndạngNhậndạng ... nhậndạng sao, hệ thống nhậndạng tóm tắt theo sơđồ sau: Trích chọn đặc tính biểu diển đối tợng Quá trình tiền xử lý phân lớp định trả lời Đánh giá Khối nhậndạng H Sơđồ tổng quát hệ nhận dạng...
... mềm nhậndạngkýtự Hình 16 : Giao diện phần mềm huấn luyện kýtự Hình 17 : Kết nhậndạng với kýtự không dấu Hình 18 : Kết nhậndạng với kýtự có dấu mũ Hình 19 : Kết nhậndạng ... xét Mộtsố ảnh kết nhậndạng đƣợc Đối với nhậndạngkýtự Hình 3: Kết nhậndạng với kýtự không dấu Ứng dụng mạng neuron nhân tạo để nhậndạngkýtự viết tay tiếng Việt Hình 4: Kết nhậndạng ... hiểu toán nhậndạng Mô tả toán ứng dụng mạng neuron nhậndạngkýtự Phân tích cụ thể toán nhậndạng Cài đặt kiểm tra thực nghiệm toán Nhậndạngkýtự phần quan trọng lĩnh vực nhậndạng nói...
... cho kýtự Thuật toán : Xét kýtự : 1. Xác định đỉnh kýtự -Bắt đầu từ đỉnh kýtự tạm thời,và giới hạn trái kýtự vừa xác định trên( left_character,top_character).Quét đến giới hạn phải ký tự, ... lớp đầu vào : 15 0 noron Giải thích : Việc huấn luyện cho mạng học vòng lặp duyệt qua kýtự ảnh giúp mạng noron nhớ nhậndạngkýtự ảnh này.Với vòng lặp, kýtự đưa vào giảng dạy cho mạng noron học.Trong ... lên Chương : NhậnDạngKýTự Quang Học Trong MạngNeuralNhân Tạo Phương Pháp Và Thuật Toán NhậnDạngKýTự I.Các Bước Xây Dựng Nên Bài Toán Dưới bước tiến hành thiết kế thực thi mạng noron nhân...
... cho kýtự Thuật toán : Xét kýtự : 1. Xác định đỉnh kýtự -Bắt đầu từ đỉnh kýtự tạm thời,và giới hạn trái kýtự vừa xác định trên( left_character,top_character).Quét đến giới hạn phải ký tự, ... lớp đầu vào : 15 0 noron Giải thích : Việc huấn luyện cho mạng học vòng lặp duyệt qua kýtự ảnh giúp mạng noron nhớ nhậndạngkýtự ảnh này.Với vòng lặp, kýtự đưa vào giảng dạy cho mạng noron học.Trong ... lên Chương : NhậnDạngKýTự Quang Học Trong MạngNeuralNhân Tạo Phương Pháp Và Thuật Toán NhậnDạngKýTự I.Các Bước Xây Dựng Nên Bài Toán Dưới bước tiến hành thiết kế thực thi mạng noron nhân...
... cho kýtự Thuật toán : Xét kýtự : 1. Xác định đỉnh kýtự -Bắt đầu từ đỉnh kýtự tạm thời,và giới hạn trái kýtự vừa xác định trên( left_character,top_character).Quét đến giới hạn phải ký tự, ... lớp đầu vào : 15 0 noron Giải thích : Việc huấn luyện cho mạng học vòng lặp duyệt qua kýtự ảnh giúp mạng noron nhớ nhậndạngkýtự ảnh này.Với vòng lặp, kýtự đưa vào giảng dạy cho mạng noron học.Trong ... lên Chương : NhậnDạngKýTự Quang Học Trong MạngNeuralNhân Tạo Phương Pháp Và Thuật Toán NhậnDạngKýTự I.Các Bước Xây Dựng Nên Bài Toán Dưới bước tiến hành thiết kế thực thi mạng noron nhân...
... cho kýtự Thuật toán : Xét kýtự : 1. Xác định đỉnh kýtự -Bắt đầu từ đỉnh kýtự tạm thời,và giới hạn trái kýtự vừa xác định trên( left_character,top_character).Quét đến giới hạn phải ký tự, ... lớp đầu vào : 15 0 noron Giải thích : Việc huấn luyện cho mạng học vòng lặp duyệt qua kýtự ảnh giúp mạng noron nhớ nhậndạngkýtự ảnh này.Với vòng lặp, kýtự đưa vào giảng dạy cho mạng noron học.Trong ... lên Chương : NhậnDạngKýTự Quang Học Trong MạngNeuralNhân Tạo Phương Pháp Và Thuật Toán NhậnDạngKýTự I.Các Bước Xây Dựng Nên Bài Toán Dưới bước tiến hành thiết kế thực thi mạng noron nhân...
... CHƢƠNG : MẠNGNEURAL VÀ BÀI TOÁN NHẬNDẠNG CHỮ IN 1.1 Khái Niệm MạngNeural1.1 .1 Sơ lược neural sinh học 1. 1.2 MạngNeuralNhân Tạo 1. 1.3 Kiến Trúc Mạng ... 1. 1.3 .1 Mạng truyền thẳng 1. 1.3.2 Mạng hồi quy (Recurrent Neutral Network) 12 1. 1.4 Luật học mạngneural 12 1. 1.4 .1 Phương Pháp Học 12 1. 1.4.2 ... CHƢƠNG 2: NHẬNDẠNG CHỮ IN SỬ DỤNG MẠNGNEURAL 2 .1 Thiết kế mạngneural Về ta hiểu mạngneuralđồ thị có hướng hình 1. 8 Trong các đỉnh đồ thị neural cạnh đồ thị liên kết neural h1 g1 x h2 f...
... CHƢƠNG : MẠNGNEURAL VÀ BÀI TOÁN NHẬNDẠNG CHỮ IN 1.1 Khái Niệm MạngNeural1.1 .1 Sơ lược neural sinh học 1. 1.2 MạngNeuralNhân Tạo 1. 1.3 Kiến Trúc Mạng ... 1. 1.3 .1 Mạng truyền thẳng 1. 1.3.2 Mạng hồi quy (Recurrent Neutral Network) 12 1. 1.4 Luật học mạngneural 12 1. 1.4 .1 Phương Pháp Học 12 1. 1.4.2 ... CHƢƠNG 2: NHẬNDẠNG CHỮ IN SỬ DỤNG MẠNGNEURAL 2 .1 Thiết kế mạngneural Về ta hiểu mạngneuralđồ thị có hướng hình 1. 8 Trong các đỉnh đồ thị neural cạnh đồ thị liên kết neural h1 g1 x h2 f...
... formed from the divided image [1] Gv (i, j) = max (15 82 - 3T 21, 15 86 - 3T 61) , = max (15 80 Gdi, j) = max (15 83 GH(i, j) - 3Tol, 15 84 - 3T 41) , - 3T 31, 15 87 - 3T 71) , NEURAL NETWORK & GENETIC ALGORITHM ... GR(i, j) = max (15 81 - CHARACTER RECOGNITION 63 3T1I, 15 8s - 3Tsl)· The final step in extracting characteristics is using median operators to compress directed vectors with size of 16 X 16 to vectors ... and Cybernetics 15 (1) 19 99 [7) S.-B Cho and J H Kim, Combining multiple neural networks by fuzzy integral for robust classification, IEEE Trans On System and Man Cybernet 25 (19 95) 380-384 [8)...