Retelele neuronale sunt inspirate de creierul uman. Sunt asemeni unui processor cu o multitudine de unitati de prelucrare paralela. Au fost facute progrese in acest domeniu al Inteligentei artificiale si in viitor se pare ca vor fi tot mai des utilizate astfel de structuri de prelucrare.
Articolul isi propune sa prezinte o noua modalitate de prelucrare si recunoastere a caracterelor avand ca sursa imaginile. Implementarea este o varianta imbunatatita a proiectului Tesseract.
Utilizeaza o metoda de binarizare si o functie de activare mai rapide pentru a procesa mai repede imaginile .
Cuvinte cheie:
Retele neuronale, Imagini, Binarizare , Recunoastere sabloane, OCR (Optical character recognition)
Recunoasterea optica a caracterelor folosind retele neuronale
1. Noţiuni introductive
Termenul de retea neuronala era foarte des utilizat pentru a face referire la creierul uman .
Pentru ca retelele neuronale artificiale nu incerca decat sa fie o copie cat mai fidela a mintii umane( in ceea ce priveste structura si modul de functionare ) a inceput sa fie folosit pentru a referi deopotriva si acest tip de retele.
Retelele neurale (neuronale) sunt obiectul de studiu al unei ramuri a Inteligentei Artificiale , numita NeuroInformatica.
Retelele neuronale artificiale sunt caracterizate de existenta unor grupuri de elemente de procesare simple, ce au capacitatea de a invata . Aceste retele se bazeaza preponderent pe un mod de invatare empiric ( le sunt prezentate exemple pe baza carora vor putea “discerne” pentru a clasifica obiecte, fenomene , persoane , etc) .
Nu exista pentru retelele neuronale o definitie universal valabila insa , cercetatorii sunt de acord cu privire la urmatoarea definitie :
Retelele Neuronale Artificiale sunt ansamble de elemente simple de procesare, puternic interconectate prin intermediul legaturilor numite interconexiuni , prin care se propaga informatie numerica .
Un element simplu de procesare, in cazul nostru un neuron artificial are urmatorul mod de functionare:
• Un set de valori de intrare ( de tip numeric ) , care au asociate niste ponderi ( de cele mai multe ori valori reale );
• O valoare reala numita prag ( bias ) ;
• Se insumeaza produsele dintre valorile de intrare ale neuronului si ponderile asociate acestora ;
• Din suma calculata anterior se scade valoarea pragului ;
• Noua valoare obtinuta se prelucreaza cu ajutorul unor functii matematice ( numite sigmoide ) , numite functii de activare ;
• Valoarea obtinuta ca urmare a prelucrarii se numeste valoare de iesire .
2. Istorie
Primii pasi in studiul neronilor au fost facuti la inceputul secolului XX de catre cercetatorii Hermann von HelmHolz, Ernst Mach si Ivan Pavlov ce au ajuns la concluzia ca celulele nervoase au capacitatea de a se adapta la stimuli , deci de a invata .
Recunoasterea optica a caracterelor utilizand retele neuronale. Proiectul contine si programul afferent realizat in visual C#.
Pentru a descărca acest document,
trebuie să te autentifici in contul tău.
