-73-

NGHIÊN CỨU MẠNG NEURAL NETWORK TRONG NHẬN DẠNG CHỮ
VIẾTLê Nho Thủy
MSV: 0320311
Email:
Người hướng dẫn: Vũ Quang Dũng.

1. Giới thiệu
Nhận dạng chữ viết là bài toán thu hút được
rất nhiều sự quan tâm nghiên cứu của nhiều nhà
khoa học trên thế giới và đặc biệt là những năm
gần đây. Hiện nay có rất nhiều phương pháp
nhận dạng:
- Dùng mạng Neural Network.
- Dùng HMM (Hiden Markov Model).
- Dynamic programming.
Khóa luận sẽ giới thiệu từng bước từ nghiên
cứu lý thuyết cho tới tiến hành thực nghiệm
việc xây dựng một hệ thống có khả năng nhận
dạng chữ viết. Và phương pháp nhận dạng sử
dụng là mạng Neural Network.
2. Tổng quan về mạng Neural
1) Giới thiệu mạng Neural nhân tạo
Mạng neural nhân tạo là một mô hình xử lý
thông tin phỏng theo cách thức xử lý thông tin
của các hệ neural sinh học. Nó được tạo lên từ
một số lượng lớn các phần tử (neural) kết nối

luyện.
- Tổng quát hoá: là khả năng mạng có thể
nhận biết được những mẫu chưa từng được
huấn luyện. Chính khả năng này tạo nên sức
mạnh của mạng.
Có ba phương pháp học phổ biến:
- Học có giám sát
- Học không giám sát
- Học tăng cường
3. Thực nghiệm
Mạng MLP Neural Networks được sử dụng
trong project này là mạng Neural Network ba
-74-

lớp, một lớp đầu vào (input), một lớp ẩn và một
lớp đầu ra (ouput).

Chức năng chính của chương trình:
- Xây dựng mạng Neural Networks và khởi
tạo trọng số (Weight) một cách thường xuyên.
- Phân tích ảnh điểm của những ảnh cho kí
tự được nhận được.
- Tải thường xuyên những ảnh đầu vào huấn
luyện và tương ứng với những kí tự đầu ra
tương ứng trong một files riêng biệt cho tập
hợp những kí tự huấn luyện (*.cts – character
trainer sets).
- Tải và lưu trữ thường xuyên mạng đã huấn
luyện.
- Chuyển đổi kí tự sang mã nhị phân

Stanford AI Lab

[4] Offline Handwring Recognition Using
Artificial Neural Networks
© 2000, Andrew T.Wilson
University of Minnesota, Morris