Nhận dạng chữ viết tay

Nhận dạng chữ viết tay

Nhận dạng chữ số viết tay là một bài toán khó nhưng có rất nhiều ứng dụng trong thực tế. Nhận dạng chữ số viết tay có thể ứng dụng trong nhận dạng số báo danh tự động, nhận dạng câu trả lời trắc nghiệm tự động,… Mục tiêu của nghiên cứu về thuộc tính trích chọn đặc trưng HOG và thuật toán học máy SVM, đồng thời sử dụng SVM với thuộc tính HOG trong nhận dạng chữ số viết tay cho bài toán nhận dạng số báo danh tự động.
Nhận dạng chữ số là đề tài thu hút rất nhiều nhà nghiên cứu quan tâm. Nhận dạng chữ số
được chia thành 2 loại: Nhận dạng chữ số in và nhận dạng chữ số viết tay. Các bước trong nhận dạng chữ số
Bước 1: Tiền xử lý
Bước này sẽ giúp tăng độ chính xác cho hệ thống nhận dạng. Vì trong quá trình quét ảnh sẽ gặp các loại nhiễu, kích thước ảnh không đồng nhất hoặc ảnh thiếu ánh sáng trong quá trình chụp.
Bước 2: Tách các chữ số
Ở bước này sẽ tiến hành tách từng riêng từng ký tự để phục vụ nhận dạng. Vì chỉ khi tách riêng từng ký tự đơn ra khỏi một tổng thể lớn thì hệ thống mới dễ dàng phân lớp và nhận dạng.
Bước 3: Trích rút đặc trưng
Đặc trưng của ảnh là những đặc điểm riêng biệt giúp phân biệt ảnh này với ảnh khác. Và để giảm độ phức tạp và tăng độ chính xác của thuật toán thì đòi hỏi các đặc trưng được trích chọn rút gọn nhưng vẫn đảm bảo đủ thông tin đối tượng. Từ những tiêu chí trên ta phải tập hợp được
đặc trưng riêng cho từng lớp để phân biệt các lớp với nhau.
Bước 4: Huấn luyện và Nhận dạng
• Huấn luyện
Dữ liệu huấn luyện sau khi qua các khâu tiền xử lý và trích chọn đặc trưng sẽ được đưa vào huấn luyện. Sau khi kết thúc quá trình huấn luyện, hệ thống sẽ lưu lại giá trị các tham số của hàm quyết định phân lớp để phục vụ cho việc nhận dạng sau này. Quá trình huấn luyện tiêu tốn khá nhiều thời gian. Tốc độ huấn luyện nhanh hay chậm còn tùy thuộc vào từng thuật toán huấn
luyện, chiến lược và số lượng mẫu tham gia huấn luyện.
• Nhận dạng
Để nhận dạng thì có rất nhiều các phương pháp khác nhau, mỗi phương pháp đều có những đặc điểm riêng. 
Từ bộ dữ liệu đã được huấn luyện kết hợp với các thuật toán phân lớp dữ liệu ta sẽ đưa ra được kết quả nhận dạng.