Розпізнавання Зображень Літер Із Використанням Проекцій Та Багатошарового Персептрону

Abstract

Статтю присвячено розробці методу розпізнавання зображень із використанням проекційного аналізу як методу збереження структурної інформації із подальшим навчанням багатошарового персептрону у якості інструменту узагальнення та розпізнавання. Досліджено особливості комбінування властивостей проекцій та процесу навчання персептрону, запропоновано два підходи до нормалізації проекційних ознак. Проведено експериментальне моделювання, яке довело ефективність методу для вирішення практичної задачі розпізнавання зображень літер сканованого тексту. Ключові слова: розпізнавання зображень, багатошаровий персептрон, навчання, проекція, перетворення Радона, характерні ознаки , структура мережі. LETTER IMAGES RECOGNITION BA O.V. Gorokhovatskyi, O.V. Teslenko projections of an image as a method of s training of multilayer perceptron as an instrument of generalization and recognition was proposed. Features of the combination of projection with subsequent perceptron learning process were investigated, two approaches to use the projection feature were proposed. Experimental modeling shown the effectiveness of proposed method to solve the practical problems of letter images recognition retrieved from scanned text.

Огляд Засобів Ефективної Сегментації Зображень З Використанням Методів Кластеризації Даних

“…У статті [5] автори використовують генетичні алгоритми для розв'язання проблеми сегментації зображень, яка є вирішальним етапом у процесі оброблення та аналізу зображень. Згідно статті, сегментація зображення -це процес розбиття одного зображення на множину сегментів, де сегменти вже більш репрезентативні та зручніші для дослідження, як деталі можна використовувати окремі поверхні або предмети.…”