Признаки символов, используемые для автоматического распознавания
Методы предобработки изображений текстовых символов. Статистические распределения точек. Интегральные преобразования и структурный анализ. Реализация алгоритма распознавания букв. Анализ алгоритмов оптического распознавания символов. Сравнение с эталоном.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 20.09.2014 |
| Размер файла | 2,1 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Когда нет необходимости, чтобы сеть в явном виде выдавала образец, то есть достаточно, скажем, получать номер образца, ассоциативную память успешно реализует сеть Хэмминга. Данная сеть характеризуется, по сравнению с сетью Хопфилда, меньшими затратами на память и объемом вычислений, что становится очевидным из ее структуры (рисунок 4.2).
Рисунок 4.2 - Структурная схема сети Хэмминга
Сеть состоит из двух слоев. Первый и второй слои имеют по m нейронов, где m - число образцов. Нейроны первого слоя имеют по n синапсов, соединенных со входами сети (образующими фиктивный нулевой слой). Нейроны второго слоя связаны между собой ингибиторными (отрицательными обратными) синаптическими связями. Единственный синапс с положительной обратной связью для каждого нейрона соединен с его же аксоном.
Идея работы сети состоит в нахождении расстояния Хэмминга от тестируемого образа до всех образцов. Расстоянием Хэмминга называется число отличающихся битов в двух бинарных векторах. Сеть должна выбрать образец с минимальным расстоянием Хэмминга до неизвестного входного сигнала, в результате чего будет активизирован только один выход сети, соответствующий этому образцу.
На стадии инициализации весовым коэффициентам первого слоя и порогу активационной функции присваиваются следующие значения:
, i=0...n-1, k=0...m-1 (5)
Tk = n / 2, k = 0...m-1 (6)
Здесь xik - i-ый элемент k-ого образца.
Весовые коэффициенты тормозящих синапсов во втором слое берут равными некоторой величине 0 < < 1/m. Синапс нейрона, связанный с его же аксоном имеет вес +1.
Алгоритм функционирования сети Хэмминга следующий:
1. На входы сети подается неизвестный вектор X = {xi:i=0...n-1}, исходя из которого рассчитываются состояния нейронов первого слоя (верхний индекс в скобках указывает номер слоя):
, j=0...m-1 (7)
После этого полученными значениями инициализируются значения аксонов второго слоя:
yj(2) = yj(1), j = 0...m-1 (8)
2. Вычислить новые состояния нейронов второго слоя:
(9)
и значения их аксонов:
(10)
Активационная функция f имеет вид порога (рис. 2б), причем величина F должна быть достаточно большой, чтобы любые возможные значения аргумента не приводили к насыщению.
3. Проверить, изменились ли выходы нейронов второго слоя за последнюю итерацию. Если да - перейди к шагу 2. Иначе - конец.
Из оценки алгоритма видно, что роль первого слоя весьма условна: воспользовавшись один раз на шаге 1 значениями его весовых коэффициентов, сеть больше не обращается к нему, поэтому первый слой может быть вообще исключен из сети (заменен на матрицу весовых коэффициентов), что и было сделано в ее конкретной реализации, описанной ниже.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Оптическое распознавание символов как механический или электронный перевод изображений рукописного, машинописного или печатного текста в последовательность кодов. Компьютерные программы для оптического распознавания символов и их характеристика.
презентация [855,2 K], добавлен 20.12.2011Процессы распознавания символов. Шаблонные и структурные алгоритмы распознавания. Процесс обработки поступающего документа. Обзор существующих приложений по оптическому распознаванию символов. Определение фиксированного шага и сегментация слов.
дипломная работа [3,3 M], добавлен 11.02.2017Необходимость в системах распознавания символов. Виды сканеров и их характеристики. Оптимальное разрешение при сканировании. Программы распознавания текста. Получение электронного документа. FineReader - система оптического распознавания текстов.
презентация [469,2 K], добавлен 15.03.2015Обзор математических методов распознавания. Общая архитектура программы преобразования автомобильного номерного знака. Детальное описание алгоритмов: бинаризация изображения, удаление обрамления, сегментация символов и распознавание шаблонным методом.
курсовая работа [4,8 M], добавлен 22.06.2011Оптико-электронная система идентификации объектов подвижного состава железнодорожного транспорта. Автоматический комплекс распознавания автомобильных номеров. Принципы и этапы работы систем оптического распознавания. Особенности реализации алгоритмов.
дипломная работа [887,3 K], добавлен 26.11.2013Понятие системы распознавания образов. Классификация систем распознавания. Разработка системы распознавания формы микрообъектов. Алгоритм для создания системы распознавания микрообъектов на кристаллограмме, особенности его реализации в программной среде.
курсовая работа [16,2 M], добавлен 21.06.2014Основные понятия теории распознавания образов и ее значение. Сущность математической теории распознавания образов. Основные задачи, возникающие при разработке систем распознавания образов. Классификация систем распознавания образов реального времени.
курсовая работа [462,2 K], добавлен 15.01.2014Появление технических систем автоматического распознавания. Человек как элемент или звено сложных автоматических систем. Возможности автоматических распознающих устройств. Этапы создания системы распознавания образов. Процессы измерения и кодирования.
презентация [523,7 K], добавлен 14.08.2013Исследование возможностей ускорения процессов заполнения базы персональных данных за счет сокращения ручного ввода данных путем применения технологий оптического распознавания символов. Проектирование, реализация и тестирование автоматизированной системы.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 10.07.2017Как работает система оптического распознавания. Деление текста на символы. Образ страницы и распознавание по шаблонам, особенности коррекции ошибок. Увеличение скорости бесклавиатурного ввода документов в технологиях электронного документооборота.
контрольная работа [15,6 K], добавлен 29.04.2011
