Племя Смайликов


Смайлики
Главная »
Смайлики
Смайлики »
Анимации смайлики
Анимации »
cмайлики
Поиск »
Блог
Блог »

Меню сайта
Карта сайта
Ангелы
Благодарю
Блестящие
Большие
Буквы
Валентинки
Военные
8 марта
Грусть
Да
Девочки
День рождения
Дети
Еда
Животные
Женские
Зеленые
Зодиак
Здоровье
Зима
Злость
Игры и игрушки
Китти
Коты, кошки, котята
Компьютер
Красивые смайлики
Лето
Любовь
Музыка и танцы
Насекомые
Некультурные
Нет
Новый год
Осень
Обнимемся
Оценка
Очки
Пасха
Погода
Птицы
Праздники
Подмигивание
Понравилось
Поцелуи
Приветствия
Привидения
Прикольные
Пришельцы
Провожу время
Прощание
Профессии
Разноцветные
Размышления
Роботы
Рыбы
Салют
Синие
Скелет
Свадьба
Сердечки
Смущение
Солнце, солнышко
Сон
Смех
Страх
Слезы
Спорт
Телевизор
Телефон
Транспорт
Уборка
Удивление
Улыбки
Ужас
Флаги
Фото
Форум
Цветы
Цифры
Цыпленок
Хэллоуин

Ангелы
Благодарю
Блестящие
Большие
Буквы
Валентинки
Военные
8 марта
Грусть
Да
Девочки
День рождения
Дети
Еда
Животные
Женские
Зеленые
Зодиак
Здоровье
Зима
Злость
Игры и игрушки
Китти
Коты, кошки, котята
Компьютер
Красивые смайлики
Лето
Любовь
Музыка и танцы
Насекомые
Некультурные
Нет
Новый год
Осень
Обнимемся
Оценка
Очки
Пасха
Погода
Птицы
Праздники
Подмигивание
Понравилось
Поцелуи
Приветствия
Привидения
Прикольные
Пришельцы
Провожу время
Прощание
Профессии
Разноцветные
Размышления
Роботы
Рыбы
Салют
Синие
Скелет
Свадьба
Сердечки
Смущение
Солнце, солнышко
Сон
Смех
Страх
Слезы
Спорт
Телевизор
Телефон
Транспорт
Уборка
Удивление
Улыбки
Ужас
Флаги
Фото
Форум
Цветы
Цифры
Цыпленок
Хэллоуин







15:58 22.05.2017

Использование нейронных сетей для распознавания символов рукописного текста



Использование нейронных сетей для распознавания символов рукописного текста

Распознавание образов - раздел кибернетики, развивающий теоретические основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов. Создание искусственных систем распознавания образов остаётся сложной теоретической и технической проблемой. Необходимость в таком распознавании возникает в самых разных областях – от военного дела и систем безопасности до оцифровки всевозможных аналоговых сигналов.

Процесс распознавания символов можно разделить на 2 этапа: предварительная обработка (сегментация) и распознавание. Можно выделить 2 подхода к распознаванию символов - шрифтозависимый и шрифтонезависимый.

Распознавание рукописных символов является более сложной задачей по сравнению с распознаванием печатных символов. Особую сложность представляет процесс сегментации изображения. На практике часто используются системы ввода форм, заполненных от руки ПЕЧАТНЫМИ символами. Для решения этой задачи представляется целесообразным использовать искусственные нейронные сети (ИНС).

ИНС - математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Первой такой моделью мозга был персептрон. Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами (весовых коэффициентов). В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что, в случае успешного обучения, сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке.

Для распознавания символов нами предлагается использовать многослойный персептрон с числом слоев не менее трех. На вход первого слоя подается вектор длиной 256 элементов. Выходом сети является вектор, содержащий код распознанного символа. Обучение сети выполняется методом обратного распространения ошибки, путем предъявления эталонных образцов.

Думчев Д.А.

Использование нейронных сетей для распознавания символов рукописного текста









Использование нейронных сетей для распознавания символов рукописного текста 15:58 22.05.2017 Просмотров 221 главная » блог Читайте в RSS от 19.12.2018
Яндекс.Метрика