Pushnikov AA PS-569
Rezumate ale raportului pentru conferința științifică și practică "Metode și mijloace moderne de control automat al obiectelor tehnice"
Recunoașterea on-line a simbolurilor scrise de mână
În prezent, datorită dezvoltării computerelor miniatură, cum ar fi PDA, TabletPC, există problema introducerii de date fără tastatură. Unul dintre mijloacele alternative de introducere este panoul tactil. A fost investigată metoda de recunoaștere a simbolurilor scrise de mână folosind o rețea neurală artificială.
Sarcina recunoașterii on-line constă în trei etape principale:
1. La pasul preprocesare alege atributele de bază și să le transforme într-o formă convenabilă pentru clasificare, de exemplu, vectorul în orice spațiu. În sarcina recunoașterii on-line, calea penului este cunoscută, sub forma unei secvențe de puncte. Pentru a simplifica clasificatorul, reduceți numărul de puncte la un număr fix n. O astfel de selecție face distanțele dintre puncte practic identice, ceea ce face imposibilă luarea în considerare a mărimii simbolului atunci când o recunoaștem. Pentru caracterul invarianță în raport cu poziția sa în imagine, transforma secvența de intrare în vectorul de sinus și cosinus ale unghiurilor dintre axa de coordonate și linia dreaptă care unește două puncte adiacente. Ca rezultat, obținem un vector cu dimensiunea 2 * (n -1).
2. În etapa de clasificare împărțim spațiul vectorilor de intrare în regiuni separate, ca clasificator folosim o rețea neuronală. A fost investigată o rețea de propagare a spatelui neural în două straturi cu funcția logaritmică de activare neuronală sigmoidă. Numărul de intrări este de 2 * (n -1), numărul de ieșiri este egal cu numărul de caractere. O astfel de rețea neuronală va face posibilă obținerea unei producții a coincidenței imaginii investigate cu cele originale.
In cadrul studiului a fost ales: n = 10, numărul de neuroni de intrare - 18, numărul de simboluri examinate - 4, numărul de neuroni de ieșire - 4. Circuitul rețelei neuronale prezentată în Fig. 1. Programul de antrenament al rețelei neuronale este prezentat în Fig. 2. Imaginile simbolurilor de antrenament sunt prezentate în Fig. 3. Imaginea simbolului de testare este prezentată în Fig. 4. Tabelul 1 prezintă ieșirile unei rețele neuronale.
Figura 1 - Diagrama rețelei neuronale
Figura 2 - Programul de antrenament al rețelei neuronale
Figura 3 - Imagini ale simbolurilor de antrenament. Linia indică punctele selectate, cercurile introduse
Figura 4 - Imaginea simbolului de testare. Linia indică punctele selectate, cercurile introduse
Tabelul 1. Rezultatul rețelei neuronale pentru simbolul de testare.
Număr de ieșire a rețelei neuronale
3. În faza de luare a deciziilor, concluzionăm la care din simbolurile de antrenament simbolul de testare este mai asemănător. Pentru aceasta, selectăm simbolurile la care corespunde cea mai mare valoare a ieșirii rețelei neuronale. Dacă valoarea maximă nu depășește o anumită valoare de prag sau dacă mai multe ieșiri au valori similare, atunci putem concluziona că este introdus un simbol necunoscut.
Modelul investigat recunoaște confortabil simbolurile scrise de mână și permite să se tragă o concluzie cu privire la faptul dacă simbolul studiat este unul dintre cele cunoscute.
Toate materialele din secțiunea "Informatică"
Articole similare
Trimiteți-le prietenilor: