PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KÍ TỰ SỐ VIẾT TAY DỰA TRÊN MẠNG NƠ-RON HỌC SÂU

Tóm tắt

Trong bài báo này, phương pháp nhận dạng kí tự số viết tay được đề xuất theo hướng tiếp cận dựa trên mạng nơ-ron học sâu (DNN- Deep Neural Network). Đầu tiên, tập dữ liệu ảnh được trích xuất đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradient) kết hợp với đặc trưng SIFT (Scale-invariant feature transform). Sau đó, một mô hình (model) mạng DNN được xây dựng để huấn luyện nhằm nhận dạng hình ảnh. Cuối cùng, ảnh đầu vào được nhận diện tự động dựa trên mô hình đã được huấn luyện. Nhằm minh chứng tính hiệu quả của phương pháp đề xuất, thực nghiệm được xây dựng và đánh giá trên tập dữ liệu ảnh MNIST. Kết quả thực nghiệm đã cho thấy tính khả thi và hiệu quả của phương pháp, đồng thời dễ dàng mở rộng cho việc nhận diện các hình ảnh chữ viết tay khác