Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/5067
Название: Разработка системы оптического распознавания символов на основе совместного применения вероятностной нейронной сети
Другие названия: The development of optical character recognition approach on the basis of joint application of probabilistic neural network and wavelet transform
Авторы: Хаустов, Павел Александрович
Григорьев, Дмитрий Сергеевич
Спицын, Владимир Григорьевич
Ключевые слова: оптическое распознавание; символы; вероятностная нейронная сеть; вероятностные оценки; вейвлет-преобразования; вейвлеты Хаара; optical character recognition; probabilistic neural network; probabilistic assessment; wavelet transform; wavelets
Дата публикации: 2013
Издатель: Томский политехнический университет
Библиографическое описание: Хаустов П. А. Разработка системы оптического распознавания символов на основе совместного применения вероятностной нейронной сети / П. А. Хаустов, Д. С. Григорьев, В. Г. Спицын // Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. — 2013. — Т. 323, № 5 : Управление, вычислительная техника и информатика. — [С. 101-105].
Аннотация: Существует множество подходов к решению задачи оптического распознавания символов. Одним из них является нейросетевой метод распознавания, в котором для классификации используется нейронная сеть с топологией многослойного персептрона. Нами разработан и представлен метод для анализа и классификации символов на основе применения вейвлет­преобразования для сокращения пространства признаков и вероятностной нейронной сети. Преимуществом вероятностной нейронной сети как классификатора является возможность использования вероятностного смысла выходных значений сети для улучшения качества распознавания. Осуществлен выбор оптимальной конфигурации параметров метода. Проанализированы результаты численных экспериментов по распознаванию символов, и проведена оценка быстродействия метода. В качестве исходных данных для тестирования предложенного метода использовались наборы символов с наличием пиксельного шума. Предложенный метод показал приемлемые результаты в 98 % правильно классифицированных символов.
There are a lot of approaches to solve the problem of optical character recognition. One of them is the approach based on neural networks. The authors have proposed and implemented an approach of analyzing and classification based on wavelet transformation for reducing the feature space and probabilistic neural network for recognition. The main advantage of probabilistic neural network is the probabilistic significance of its output neurons which can be used to improve the quality of recognition. Optimal values of parameters were selected for such approach. The results of numerical experiments were analyzed and the time-performance of this approach was assessed. The set of noisy character images was used to assess the proposed approach. This method showed 98 % of acceptable recognition.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/5067
ISSN: 1684-8519
Располагается в коллекциях:Известия ТПУ

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
bulletin_tpu-2013-323-5-17.pdf156,51 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.