توضیحات
چکیده
در اين مقاله روش جديدي بر مبناي تبديل گسسته كسينوسي براي استخراج بردار ويژگي از تصاوير گراديان ارائه شده است. پس از اعمال گراديان، ضرايب تبديل گسسته كسينوسي تصاوير گراديان محاسبه و ضرايب فركانس پايين آن به عنوان ويژگي هاي تصوير گراديان انتخاب گرديد. آزمايش هاي انجام شده بر روي مجموعه داده ارقام دستنويس فارسي نشان مي دهد كه روش پيشنهادي خطاي نرخ بازشناسي را به ميزان 30درصد كاهش مي دهد. آزمايش ها بر روي مجموعه داده هدي انجام شده كه شامل 60000نمونه آموزش و 20000نمونه آزمايش است.
مقدمه
مســئله بازشناســي ارقــام دســتنــويس را مــيتــوان زيــر مجموعه اي از بازشناسي نوري كاراكتر 2قلمـداد نمـود. تشـخيص ارقام دستنويس كاربردهاي زيـادي نظيـر خوانـدن مبلـغ چـك بانكي، كدپستي و فرم هاي مختلف دارد كه با توجه به كـاربرد آن نياز به دقت بالايي دارد . همـانطور كـه در شـكل 1نشـان داده شـده اسـت، سـامانه بازشناسي نوري كـاراكتر بـه سـه بخـش اصـلي، پـيش پـردازش، استخراج ويژگي و طبقـه بنـدي تقسـيم مـيشـود. پـژوهش هـاي مختلفي در هر يك از اين زمينه ها انجـام گرفتـه اسـت. هـدف از بخش پيش پردازش، حذف نـويز، هموارسـازي و نرمـاليزه كـردن داده هاي ورودي است كه ميتواند نقـش بسـزايي در تمـايز بهتـر الگوها در فضاي ويژگي بعد باشد. در بخش اسـتخراج ويژگـي بـه هـر نمونـه بـردار ويژگـي اي اختصاص داده مي شود كه معرف آن نمونه در فضاي ويژگي مورد نظر است و بدين ترتيب آن را از ديگر نمونه ها متمـايز مـيكنـد. استخراج ويژگي و تمايز الگو ها در فضاي ويژگـي مـورد نظـر اثـر زيادي در بخش طبقه بندي دارد.
ABSTRACT
In this paper, a new method based on discrete cousin velocity transformation for extracting the characteristic vector from gradient images is presented. After applying the gradient, the discrete co-oscillation coefficients of the gradient images were calculated and the low-frequency coefficients were selected as gradient image properties. Experiments conducted on the dataset of Persian manuscript digits show that the proposed method reduces the recognition rate error by 30%. Experiments are conducted on a dataset that includes 60,000 training samples and 20,000 test samples.
INTRODUCTION
The issue of recognizing handwritten figures can be considered as a subset of the optical recognition of character 2. Diagnosis of handwriting varieties has many uses, such as reading bank checks, checkpoints and various forms that require high accuracy due to its use. As shown in Fig. 1, the optical character recognition system is divided into three main sections, preprocessing, feature extraction, and classification. Different research has been done in each of these areas. The purpose of the preprocessing, noise elimination, smoothing and normalization of input data can be a significant role in the better differentiation of patterns in the next feature space. In the feature extraction section, each specimen is assigned a characteristic that represents the specimen in the desired specification space and thus distinguishes it from other specimens. Feature extraction and pattern differentiation in the desired feature space have a great effect in the classification section.
Year: 2010
Publisher : Eighteenth International Energy Conference of Iran
By : Mohammad Ghehvi, Kourosh Kiani and Reza Ebrahimpour
File Information: Persian Language/ 65 Page / size: 580 KB
سال :1389
ناشر : هجدهمین کنفرانس بین المللی برق ایران
کاری از : محمد نحوي ،كوروش كياني و رضا ابراهيم پور
اطلاعات فایل : زبان فارسی / 5 صفحه / حجم : KB 580
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.