Báo cáo tốt nghiệp: Ứng dụng mạng Neural trong nhận dạng kí tự

Từ lâu các nhà khoa học đã nhận thấy những ưu điểm của bộ óc con người và tìm cách bắt chước để thực hiện trên những máy tính, tạo cho nó có khả năng học tập, nhận dạng và phân loại. Các mạng neural nhân tạo đã ra đời từ những nỗ lực đó. Nó thực sự được chú ý và nhanh chóng trở thành một hướng nghiên cứu đầy triển vọng trong mục đích xây dựng các máy thông minh tiến gần tới trí tuệ con người...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Báo cáo tốt nghiệp: Ứng dụng mạng Neural trong nhận dạng kí tự TRƢỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO TỐT NGHIỆP Đề tài: ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL TRONG NHẬN DẠNG KÍ TỰ Giáo viên hƣớng dẫn : Th.s Ngô Trƣờng Giang Sinh viên thực hiện : Bùi Quang Chiến Mã sv : 10324 Lớp : CT702 Hải Phòng, 8/2007 1 NỘI DUNG BÁO CÁO Giới thiệu đề tài. Chƣơng I: Tìm hiểu tổng quan về mạng neural. Chƣơng II: Ứng dụng mạng neural nhận dạng kí tự. Chƣơng III: Cài đặt chƣơng trình thử nghiệm Kết luận và hƣớng phát triển của đề tài. 2 GIỚI THIỆU CHUNG Từ những ƣu điểm của bộ óc con ngƣời khả năng học tập, nhận dạng và phân loại… Tìm cách bắt chƣớc để thực hiện những máy tính có khả năng hoạt động nhƣ bộ óc con ngƣời.  Các mạng neural nhân tạo đã ra đời từ những nỗ lực đó. Với mục đích là xây dựng các máy thông minh tiến gần tới trí tuệ con ngƣời. 3 KHÁI NIỆM NEURAL NHÂN TẠO Khái niệm neural: Là một đơn vị tính toán có nhiều đầu vào và một đầu ra, mỗi đầu vào đến từ một thành phần liên kết. Các thành phần của neural nhân tạo: 1.Thành phần liên kết. Hình1: Mô hình một neural nhân tạo 2.Bộ cộng. 3.Hàm kích hoạt. 4 KHÁI NIỆM MẠNG NEURAL NHÂN TẠO Khái niệm: Là một hệ thống bao gồm nhiều phần tử xử lý đơn giản tựa nhƣ neural thần kinh của não ngƣời. Mô hình mạng neural : Lớp nhập (input), Hình 2: Mô hình mạng neural nhân tạo Lớp ẩn (Hidden-nếu có) Lớp xuất (output). 5 PHÂN LOẠI MẠNG NEURAL Ta có mạng neural truyền thẳng và neural mạng qui hồi. Lớp xuất Lớp ẩn Lớp nhập Hình 3b: Mạng qui hồi có các neural ẩn Hình 3a: Mạng mạng truyền thẳng đa mức 6 HUẤN LUYỆN MẠNG NEURAL Phương pháp học: Mạng neural nhân tạo phỏng theo việc xử lý thông tin của bộ não ngƣời, do vậy đặc trƣng cơ bản của mạng là có khả năng học, tái tạo các hình ảnh và dữ liệu khi đã học. Có 3 kiểu học chính:  Học có giám sát.  Học không giám sát.  Học tăng cƣờng 7 HUẤN LUYỆN MẠNG NEURAL NHIỀU LỚP Thuật toán „Lan truyền ngƣợc‟ gồm hai quá trình: Quá trình truyền tuyến tính: Dữ liệu từ lớp nhập qua lớp ẩn và đến lớp xuất:  Thay đổi giá trị của trọng số liên kết W.  Tính toán lỗi. Quá trình truyền ngƣợc: Giá trị lỗi sẽ đƣợc truyền ngƣợc lại sao cho quá trình huyến luyện sẽ tìm ra trọng số Wi để lỗi nhỏ nhất. 8 THUẬT TOÁN LAN TRUYỀN NGƢỢC Bƣớc 1: Khởi tạo trọng số W ngẫu nhiên nhỏ. Bƣớc 2 : Chọn giá trị đầu vào X và đính nó vào lớp đầu vào . Bƣớc 3 : Truyền sự kích hoạt qua trọng số đến khi kích hoạt các nơron đầu ra. Bƣớc 4: Tính đạo hàm riêng “δE” theo trọng số cho lớp xuất. Bƣớc 5: Tính đạo hàm riêng “δE” theo trọng số cho lớp ẩn. 9 THUẬT TOÁN LAN TRUYỀN NGƢỢC Bƣớc 6: Cập nhật tất cả trọng số theo Bƣớc 7: Quay lai “Bƣớc 2” cho đến “Bƣớc 6” cho tất cả các mẫu. 10 ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL NHẬN DẠNG KÍ TỰ Ý tƣởng bài toán :  Phân tích ảnh cho kí tự: Chia ảnh theo dòng và tách ký tự theo từng vùng giới hạn  Chuyển đổi kí tự sang ma trận điểm ảnh.  Chuyển thành ma trận tuyến tính và đƣa vào mạng neural.  Đƣa và mạng neural tính giá trị đầu ra.  Hiển thị kí tự của mã Unicode thu đƣợc. 11 SƠ ĐỒ MẠNG NEURAL 0 hoặc 1 Điểm ảnh 0 hoặc 1 Điểm ảnh Điểm ảnh 0 hoặc 1 0 hoặc 1 Điểm ảnh 16 neural Lớp 150 neural Lớp xuất 500 neural Lớp nhập ẩn 12 QUÁ TRÌNH TÁCH DÒNG Giới hạn trên Giới hạn dƣới (0,0) x Quá trình tách dòng y Quá trình tách dòng 13 QUÁ TRÌNH TÁCH KÍ TỰ x (0,0) Gới Gới hạn hạn phải trái kí tự kí tự Quá trình tách kí tự y Quá trình tách ký tự 14 TÌM GIỚI HẠN KÍ TỰ Gới hạn trên Gới hạn trên dòng kí tự O1 X1 Y1 Quá ...