Predspracovanie obrazu pre optické rozpoznávanie ... - TUKE
Predspracovanie obrazu pre optické rozpoznávanie ... - TUKE
Predspracovanie obrazu pre optické rozpoznávanie ... - TUKE
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
FEI TU v Košiciach Diplomová práca List č. 59<br />
Zhodnotenie<br />
Z tabuľky 10 a obrázkov 25 a 26 vyplýva, že riadený výber prvkov do trénova-<br />
cej množiny má veľký vplyv na spracovanie <strong>obrazu</strong> a následné <strong>rozpoznávanie</strong><br />
znakov, ak je veľkosť trénovacej množiny malá. Dôvodom je, že malá tréno-<br />
vacia množina obsahuje pri náhodnom výbere prvkov malé množstvo prvkov<br />
s výstupným bodom tmavej farby, <strong>pre</strong>to neurónová sieť nie je dostatočne tré-<br />
novaná na spracovanie tmavých bodov a má tendenciu zasvetľovať písmo a<br />
vynechávať jeho časti. Pri výstyke 10.0% tmavých bodov v trénovacej mno-<br />
žine s 1000 prvkami je ich počet 100, čo je zjavne nedostatočné <strong>pre</strong> dobré<br />
spracovanie <strong>obrazu</strong>. Teda <strong>pre</strong> malú trénovaciu množinu je výhodné, aby bol<br />
výber prvkov do nej riadený a distribúcia čiernych a bielych bodov bola 50%<br />
a 50%. Takýto výber zlepšil rozpoznanie znakov o 46%.<br />
Ak je však počet prvkov v trénovacej množine oveľa väčší (napr. 4000<br />
prvkov), tak spôsob výberu nemá taký veľký vplyv na spracovanie <strong>obrazu</strong> a<br />
rozpoznanie znakov (rozdiel je len 5.8% v prospech riadeného výberu), ale<br />
napriek tomu je vhodné ho použiť, <strong>pre</strong>tože prináša zlepšenie výsledkov.
Change language