Kỹ thuật nhận dạng chữ số dựa vào mạng nơron trong nhập điểm tự động

Down tại đây or Down tại đây or Down tại đây

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU

CHƯƠNG 1. KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ NHẬN DẠNG PHIẾU ĐIỂM

1.1. Khái quát về xử lý ảnh [1]

1.1.1. Các giai đoạn của một quá trình xử lý ảnh.

1.1.2. Mô tả ảnh

1.1.3. Một vấn đề trong xử lý ảnh

1.2. Nhận dạng phiếu điểm

CHƯƠNG 2. MẠNG NƠRON VÀ NHẬN DẠNG PHIẾU ĐIỂM

2.1. Mạng nơron nhân tạo[5]

2.1.1. Mô hình toán học

2.1.2. Phân loại

2.1.3. Các đặc trưng của mạng nơron nhân tạo

2.1.4. Một số mô hình mạng nơron cơ bản[5][6]

2.2. Kỹ thuật nhận dạng phiếu điểm

2.2.1. Hiệu chỉnh độ dịch chuyển

2.2.2. Hiệu chỉnh góc lệch

2.2.2.1. Phương pháp chiếu nghiêng

2.2.2.2. Phương pháp biến đổi Hough

2.2.2.3. Phương pháp láng giềng gần nhất

2.3. Nhận dạng phiếu điểm dựa vào mạng nơron

2.3.1. Thiết kế mạng nơron

2.3.2. Lược đồ huấn luyện mạng

2.3.3. Thuật toán BackPropagation[9]

2.3.4. Nhận dạng và đưa vào cơ sở dữ liệu

CHƯƠNG 3: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM

3.1. Huấn luyện

3.1.1. Lựa chọn mẫu

3.1.2. Kết quả huấn luyện

3.2. Nhận dạng chữ số

3.3. Phân tích và lựa chọn công cụ

3.3.1. Phân tích và chọn công cụ

3.3.2. Chương trình thử nghiệm

PHẦN KẾT LUẬN

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

TÀI LIỆU THAM KHẢO