Predspracovanie obrazu pre optické rozpoznávanie ... - TUKE

More documents

Recommendations

Info

$C:\tst\data_bi.v 1 `timescale 10ns/1ns 2 3 module data_bi(aDATA ...$

FEI TU v Košiciach Diplomová práca List č. 58 Veľkosť Typ Výskyt Výskyt Min. Počet Úspešnosť trén. výberu tmavých svetlých chyba. krokov rozpozn. množiny prvkov bodov [%] bodov [%] [%] učenia písmen [%] 1000 náhodný 10.0 90.0 3.6 700 4.2 1000 riadený 50.0 50.0 13.3 950 50.3 4000 náhodný 11.1 89.9 5.8 950 76.9 4000 riadený 50.0 50.0 13.6 900 82.7 Tabuľka 10: vplyv distribúcie bodov na kvalitu spracovania obrazu Obr. 25: Spracovaný a rozpoznaný text. Typ výberu prvkov: náhodný. Počet prvkov v trénovacej množine: 1000. Úspešnosť rozpoznania: 4.2% Obr. 26: Spracovaný a rozpoznaný text. Typ výberu prvkov: riadený. Počet prvkov v trénovacej množine: 1000. Úspešnosť rozpoznania: 50.3%
FEI TU v Košiciach Diplomová práca List č. 59 Zhodnotenie Z tabuľky 10 a obrázkov 25 a 26 vyplýva, že riadený výber prvkov do trénova- cej množiny má veľký vplyv na spracovanie obrazu a následné rozpoznávanie znakov, ak je veľkosť trénovacej množiny malá. Dôvodom je, že malá tréno- vacia množina obsahuje pri náhodnom výbere prvkov malé množstvo prvkov s výstupným bodom tmavej farby, preto neurónová sieť nie je dostatočne tré- novaná na spracovanie tmavých bodov a má tendenciu zasvetľovať písmo a vynechávať jeho časti. Pri výstyke 10.0% tmavých bodov v trénovacej mno- žine s 1000 prvkami je ich počet 100, čo je zjavne nedostatočné pre dobré spracovanie obrazu. Teda pre malú trénovaciu množinu je výhodné, aby bol výber prvkov do nej riadený a distribúcia čiernych a bielych bodov bola 50% a 50%. Takýto výber zlepšil rozpoznanie znakov o 46%. Ak je však počet prvkov v trénovacej množine oveľa väčší (napr. 4000 prvkov), tak spôsob výberu nemá taký veľký vplyv na spracovanie obrazu a rozpoznanie znakov (rozdiel je len 5.8% v prospech riadeného výberu), ale napriek tomu je vhodné ho použiť, pretože prináša zlepšenie výsledkov.
Page 1 and 2:
Technická univerzita v Košiciach
Page 3 and 4:
Poďakovanie Chcem poďakovať môj
Page 5 and 6:
Thesis title: Image preprocessing f
Page 7 and 8:
Obsah Formulácia úlohy 1 1 Úvod
Page 9 and 10:
FEI TU v Košiciach Diplomová prá
Page 11 and 12:
Page 13 and 14:
Page 15 and 16: FEI TU v Košiciach Diplomová prá
Page 65: FEI TU v Košiciach Diplomová prá
show all

Predspracovanie obrazu pre optické rozpoznávanie ... - TUKE

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?