Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 41 trang
Dung lượng: Đang cập nhật

Giới thiệu nội dung

Nhận Diện Chữ Viết Tay Bằng Neural Network

Tác giả: LÊ MINH PHÚC, LÊ HỒNG PHONG, NGUYỄN ĐỨC THỊNH

Lĩnh vực: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Nội dung tài liệu:

Báo cáo chuyên đề học phần này tập trung vào đề tài “Nhận Diện Chữ Viết Tay Bằng Neural Network”. Nội dung đề cập đến tính cấp thiết của việc nghiên cứu nhận dạng chữ viết tay, đặc biệt trong bối cảnh tin học hóa ngày càng phát triển. Bài toán nhận dạng chữ viết tay được phân tích là một thách thức lớn do sự đa dạng và biến đổi của chữ viết con người. Báo cáo đi sâu vào giới thiệu mô hình mạng Neuron và mô hình học sâu (deep-learning) như một phương pháp tiềm năng để giải quyết bài toán này. Cụ thể, báo cáo trình bày về cơ sở lý thuyết của mạng Neuron, lịch sử phát triển, so sánh với máy tính truyền thống, cũng như hoạt động của mạng Neuron. Bên cạnh đó, các bước xử lý cho bài toán nhận dạng hoàn chỉnh cũng được mô tả, bao gồm tiền xử lý, tách chữ, trích chọn đặc trưng, huấn luyện và nhận dạng, cùng hậu xử lý. Cuối cùng, luận văn hướng tới việc xây dựng mô hình nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt.

Mục lục chi tiết:

  • LỜI CẢM ƠN
  • LỜI MỞ ĐẦU
  • CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
  • CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH MẠNG NEURON VÀ MÔ HÌNH HỌC SÂU
  • CHƯƠNG 3: CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM
  • KẾT LUẬN CHUNG
  • TÀI LIỆU THAM KHẢO