Система распознавания рукописных символов на базе нейронных сетей и структурных методов.

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1, 2004

Система распознавания рукописных символов на базе нейронных сетей и структурных методов.

Исследована проблема распознавания рукописных символов; рассмотрена система распознавания, состоящая из двух подсистем: нейронной и структурной; предложен алгоритм аппроксимации и удаления разрывов, позволяющий упростить описание символа и устранить погрешности. Для распознавания в структурной подсистеме использован метод описания, основанный на последовательностях примитивов, численные характеристики которых устойчивы к геометрическим искажениям. В комбинации с ним применен обучаемый структурный классификатор. […]

 

Январь 01st, 2004

Исследована проблема распознавания рукописных символов; рассмотрена система распознавания, состоящая из двух подсистем: нейронной и структурной; предложен алгоритм аппроксимации и удаления разрывов, позволяющий упростить описание символа и устранить погрешности. Для распознавания в структурной подсистеме использован метод описания, основанный на последовательностях примитивов, численные характеристики которых устойчивы к геометрическим искажениям. В комбинации с ним применен обучаемый структурный классификатор. Нейронная подсистема основана на выделении признаков с помощью моментов Лежандра и классификатора на базе РБФ сети. Предложен новый метод обучения такого классификатора. Для оптимального выбора количества информативных признаков использованы самоорганизующиеся нейронные сети. Выбор параметров системы производился с помощью сравнения кластеризации обучающей выборки с разбиением ее на классы. Даны рекомендации по выбору максимального порядка моментов Лежандра.

Садыхов Р.Х., Маленко О.Г., Селингер М.Л.

There are no responses so far.
Leave your response

You must be logged in to post a comment.