Đang tải... (xem toàn văn)
tìm hiểu bài toán nhận dạng ký tự viết tay và phát triển ứng dụng tài liệu, giáo án, bài giảng , luận văn, luận án, đồ á...
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Đề tài: TÌM HIỂU BÀI TOÁN NHẬN DẠNG KÍ TỰ VIẾT TAY VÀ PHÁT TRIỂN ỨNG DỤNG GVHD : Thầy Nguyễn Đình Thuân SVTH : Nguyễn Đình Cường Lớp : TH40 MSSV : 8D15014 NỘI DUNG BÁO CÁO GỒM 3 PHẦN PHẦN I : GIỚI THIỆU VỀ BÀI TOÁN PHẦN II : TRÌNH BÀY CƠ SỞ LÝ THUYẾT PHẦN III : TRÌNH BÀY CÀI ĐẶT MỘT SỐ ỨNG DỤNG MINH HỌA PHẦN I : GIỚI THIỆU BÀI TOÁN KHÁI QUÁT TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU MỤC ĐÍCH CỦA ĐỀ TÀI GIỚI THIỆU MỘT SỐ ỨNG DỤNG THỬ NGHIỆM PHẦN II CƠ SỞ LÝ THUYẾT XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG A. LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH MỘT SỐ THUẬT TOÁN TIỀN XỬ LÝ ẢNH I. Lọc mịn ảnh : dùng lọc trung bình, tác dụng hạn chế nhiễu muối tiêu. Ví dụ: sử dụng nhân lọc như sau: II. Nhị phân ảnh : tìm giá trị ngưỡng để phân mức xám ảnh thành 2 mức. Theo Otsu giá trị ngưỡng được xác định như sau: với p(v) ước lượng từ histogram µ T = µ(v 2 =v max ) v 0 = v min : là giá trị cần tìm 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1/9 ( ) ( ) [ ] ( ) ( ) [ ] − − = 11 2 11 * 1 1 . maxarg vv vv v T ωω µωµ ( ) ( ) ( ) ( ) ∫ ∫ = = 1 0 1 0 1 1 v v v v dvvvpv dvvpv µ ω Trong đó : * 1 v III. Tách liên thơng: Qt ảnh từ trái sang phải và từ trên xuống dưới, các pixel đen liên thơng với nhau sẽ được gán chung một nhãn, nếu gặp liên thơng mới thì nhãn mới sẽ được gán. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . * * * * . . * * * . . . . . 1 1 1 1 . . 2 2 2 . . . . . . * * * . . * * * * . . . . . 1 1 1 . . 2 2 2 2 . . . . * * * * . * * * * * . . . . 1 1 1 1 . 2 2 2 2 2 . . . . . . * * * * * . . . . . . . . . 1 1 ? * * . . . . . . . . . * * * * * * . * . . . ⇒ . . . * * * * * * . * . . . * * . . . . . . . . * * . . * * . . . . . . . . * * . . . * * . . . . . . . * * . . . * * . . . . . . . * * . . . * * . . . . . . . . . . . . * * . . . . . . . . . . . Hình b . nh ban đầu Hình c . Tiến trình gán nhãn Minh họa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1 1 1 . . 2 2 2 . . . . . 1 1 1 1 . . 1 1 1 . . . . . . 1 1 1 . . 2 2 2 2 . . . . . 1 1 1 . . 1 1 1 1 . . . . 1 1 1 1 . 2 2 2 2 2 . . . . 1 1 1 1 . 1 1 1 1 1 . . . . . . 1 1 1 1 1 . . . . . . . . . 1 1 1 1 1 . . . . . . . . . 1 1 1 1 1 1 . 3 . . . ⇒ . . . 1 1 1 1 1 1 . 2 . . . 4 4 . . . . . . . . 3 3 . . 3 3 . . . . . . . . 2 2 . . . 4 4 . . . . . . . 3 3 . . . 3 3 . . . . . . . 2 2 . . . 4 4 . . . . . . . . . . . . 3 3 . . . . . . . . . . . Hình d . Sau khi quét đầy đủ Hình e .Kết quả sau cùng IV. Chỉnh nghiêng: biến đổi tuyến tính toạ độ điểm ảnh α - + α(x,y)=tan -1 (G y /G x ) G y , G x là kết quả xoắn điểm ảnh với nhân S x , S y 0 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 S x -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 S y α: là giá trị trung bình góc nghiêng của các điểm ảnh được xét Ta có : x ’ = x + tg(α)× y y ’ = y V. Chuẩn kích thước: Chuẩn kích thước ảnh về kích thước cố định f s (x, y)= f(x/s x ,y/s y ) với s x , s y là tỉ lệ phóng , f s (x,y) giá trị điểm ảnh kết quả ứng với giá trị toạ độ (x,y) VI. Lấp khoảng trống ảnh bằng phép đóng morphology: Sau khi phóng ảnh, ảnh có thể bị rời rạc, răng cưa biên. Để khắc phục tình trạng này ta dùng phép đóng để lấp các khoảng trống làm đầy ảnh. VII. Lấy đường biên và làm trơn đường biên: Phát hiện biên: Bằng cách nhân chập ảnh với phần tử có cấu trúc: Duyệt đường biên : Đường biên kí tự được duyệt theo cách sau: Bước 1: quét ảnh đến khi gặp điểm ảnh đen. Gọi là pixel 1 Bước 2: Lặp Nếu “ điểm ảnh hiện thời là đen ” thì “dò ngược” Ngược lại “sang phải” Đến khi gặp “pixel 1” Mã hoá hướng điểm biên: Sau khi duyệt đường biên, ta tiến hành mã hoá hướng các điểm trên đường biên theo 8 hướng sau: Quy ước: 0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 0 1 1 1 0 1 0 Hình minh hoạ mã hoá biên Làm trơn đường biên: Duyệt theo đường biên, nếu hai điểm liên tiếp trên đường biên có hiệu số hướng lớn hơn 1 thì hiệu chỉnh để hiệu số hướng bằng 1. B. RÚT ĐẶC TRƯNG CỦA KÍ TỰ I. Chia ô: ảnh sau khi tiền xử lí được chia thành các ô vuông nhỏ 8x8. Gom 4 ô kích thước 8x8 thành ô 16x16, các ô 16x16 phủ lên nhau theo hướng ngang và dọc. Trong mỗi ô 16x16 ta chia làm 4 vùng A, B, C, D: n m D C B A Hình gộp 4 ô 8x8 Hình chia vùng ô 16x16 Vùng A :kích thước 4x4 Vùng B :kích thước 8x8 Vùng C :kích thước 12x12 Vùng D :kích thước 16x16 II. Véctơ đặc trưng: đặc trọng số vùng A, B, C, D tương ứng 4, 3, 2, 1. Gọi x j là một loại đặc trưng, x j được tính cho 1 ô 16x16 như sau: x j =4x j (A) + 3x j (B) + 2x j (C) + x j (D) Với mỗi ô 16x16 ta rút 4 đặc trưng x j (j=1,2,3,4), x j tính như trên. Aûnh kí tự được mô tả x 1 : số điểm biên có hướng 0 0 hay (180 0 ) X=(x 1 , x 2 , x 3 , x 4 …x n ) x 2 : số điểm biên có hướng 45 0 hay (-135 0 ) Với n=k*4 , k là tổng số ô 16x16 x 3 : số điểm biên có hướng 90 0 hay (-90 0 ) xếp chồng lên nhau x 4 : số điểm biên có hướng 135 0 hay (-45 0 ) LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG PHÂN LỚP BẰNG PHƯƠNG PHÁP ĐỐI SÁNH PHÂN LỚP DỰA VÀO HÀM THẾ PHƯƠNG PHÁP LDA (Linear Disciminant Analysis) PHÂN LỚP BẰNG MẠNG NƠRON [...]... định dạng file ảnh lưu trữ II Hướng phát triển: Tiếp tục nghiên cứu, quan tâm các yếu tố đặc trưng khác để tăng chính xác cho nhận dạng như các đặc trưng: chu vi, diện tích, số các lỗ của kí tự v.v Mở rộng bộ nhận dạng cho các kí tự có dấu và phát triển các ứng dụng khác III Lời cám ơn: Từ đồ án này em đã bước đầu nắm được một số vấn đề xung quanh bài toán xử lý, nhận dạng ảnh chữ viết tay và phát triển. .. ảnh kí tự ta có được 7x6x4=168 đặc trưng X=(x1, x2, …xn) , n=168 Giải thuật nhận dạng: Tìm một mẫu trong số các mẫu lưu trữ có đặc trưng gần giống nhất với mẫu cần nhận dạng Hàm “gần giống ” dựa vào hàm tính khoảng cách ơclit giữa hai véctơ Hình minh hoạ kết quả THỬ NGHIỆM NHẬN DẠNG KÍ TỰ VIẾT TAY RỜI RẠC I Giới thiệu: Chương trình nhận dạng kí tự viết tay, bước đầu thử nghiệm xây dựng bộ nhận dạng. .. kí tự số và kí tự chữ: Kí tự số: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 Kí tự chữ gồm một số kí tự: B, C, D, H, K, L, P, S, T, N Như vậy có khoảng gần 20 kí tự Ta có quy trình thực hiện: Aûnh phiếu Aûnh đăng kí Định dạng và từng kí môn học lấy thông tin tự từ biểu mẫu Xác định véctơ đặc trưng của kí tự Mẫu vectơ đặc trưng Nhận dạng véctơ đặc trưng Kết quả nhận dạng Định dạng và lấy thông tin từ biểu mẫu: Tìm. .. sử dụng là hàm logistic: 1 f ( x) = 1 + e − ax Đồ thị 1 0.8 0.6 0.4 Mục đích ánh xạ mẫu trong quá trình lan truyền tiến 0.2 -6 -4 -2 2 4 6 PHẦN III MỘT SỐ ỨNG DỤNG MINH HỌA THỬ NGHIỆM TÁCH LIÊN THÔNG TRONG NHẬN DẠNG VĂN BẢN NHẬN DẠNG KÍ TỰ VIẾT TAY RỜI RẠC XỬ LÝ PHIẾU ĐĂNG KÍ MÔN HỌC TÁCH LIÊN THÔNG TRONG NHẬN DẠNG VĂN BẢN Nhận dạng văn bản, là một trong những bài toán có liên quan đến nhận dạng. .. dữ liệu trong biểu mẫu Ta có kết quả xử lý và nhận dạng: NHẬN XÉT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI I Nhận xét chung: Nhìn chung về cơ bản chương trình đã đáp ứng được yêu cầu đặt ra của đề tài Ưu điểm: Với những chữ số và chữ cái viết hoa, khả năng nhận dạng của chương trình là tương đối tốt Việc tách kí tự tương đối chính xác Chương trình mạng lại nhiều ứng dụng thực tiễn Nhược điểm: Hệ thống còn hạn... 1999 [2] “ Nhận dạng chữ viết tay rời tiếng Việt”, luận án thạc sĩ, Phạm Đại Xuân, Đại học Khoa Học Tự Nhiên TPHCM [3] “ Một số phương pháp mới để giải quyết các bài toán trong nhận dạng tiếng Việt”, luận văn thạc sĩ khoa học, Nguyễn Trí Tuấn, Đại học Khoa Học Tự Nhiên TPHCM [4] “ Xử lý ảnh và video số”, Nguyễn Kim Sách, Nhà xuất bản Khoa Học Kỹ Thuật [5] “ Mạng nơron phương pháp và ứng dụng , Nguyễn... của ảnh nhận dạng → xuất kết quả theo định dạng trật tự kí tự trên hàng Như vậy: Trong quá trình tiền xử lí, ảnh của kí tự được chuẩn hoá về kích thước chuẩn được chọn là 80x56 Sau khi phát hiện biên và mã hoá đường biên, véctơ đặc trưng của kí tự được xác định như lý thyết đã mô tả về xác định đặc trưng ở phần B mục xác định đặc trưng của kí tự, từ đó ta có X=(x1 , x2 ,… xn) với n=216 Bộ nhận dạng được... biểu mẫu Xác định vectơ đặc trưng: Vectơ đặc trưng của kí tự được xác định như trong phần nhận dạng kí tự viết tay đã nêu, ta có vectơ X=(x1 , x2 ,…xn ) với n=216 Nhận dạng vectơ đặc trưng: Xây dựng mạng nơron 2 lớp, để phân biệt 20 kí tự vừa nêu với các thông số: mạng luyện sau 50.000 học kì với 2051 tập mẫu, sử dụng kỹ thuật lan truyền ngược và giảm gradient với ε = 0.08 Điểm chốt Lề ngang Vùng dữ... tự số, được luyện sau 10.000 học kì Sau thời gian học mạng thứ nhất và mạng thứ hai phân biệt gần hoàn toàn các mẫu đã học, mạng có khả năng tổng quát tốt Kết quả: Minh họa nhận dạng kí tự chữ cái Minh họa nhận dạng kí tự số ỨNG DỤNG XỬ LÝ PHIẾU ĐĂNG KÍ MÔN HỌC I Giới thiệu: chương trình xử lí phiếu đăng kí môn học có nhiệm vụ nhận dạng thông tin được rút ra từ biểu mẫu, nhằm tiết kiệm chi phí cho... Dục, 2000 [6] “ Nhận dạng cảm xúc mặt người”, luận văn tốt nghiệp đại học, Ngô Trung Thành, Đại học Khoa Học Tự Nhiên TPHCM [7] “ Ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong hệ thống xử lý biểu mẫu tự động”, Hoàng Kiếm (Khoa công nghệ thông tin Đại học Khoa Học Tự Nhiên TPHCM), Nguyễn Hồng Sơn - Đào Minh Sơn ( Trung tâm máy tính, Cục xuất nhập cảnh, Bộ công an) [8] “ Giáo trình lý thuyết và bài tập Borland® . ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Đề tài: TÌM HIỂU BÀI TOÁN NHẬN DẠNG KÍ TỰ VIẾT TAY VÀ PHÁT TRIỂN ỨNG DỤNG GVHD : Thầy Nguyễn Đình Thuân SVTH : Nguyễn Đình Cường Lớp :. TRONG NHẬN DẠNG VĂN BẢN NHẬN DẠNG KÍ TỰ VIẾT TAY RỜI RẠC XỬ LÝ PHIẾU ĐĂNG KÍ MÔN HỌC TÁCH LIÊN THÔNG TRONG NHẬN DẠNG VĂN BẢN Nhận dạng văn bản, là một trong những bài toán có liên quan đến nhận. “gần giống ” dựa vào hàm tính khoảng cách ơclit giữa hai véctơ. Hình minh hoạ kết quả. THỬ NGHIỆM NHẬN DẠNG KÍ TỰ VIẾT TAY RỜI RẠC I. Giới thiệu: Chương trình nhận dạng kí tự viết tay, bước đầu