ВКР: Автоматизированная информационная система распознавания символов рукописного ввода

АННОТАЦИЯ
Выпускная квалификационная работа (магистерская диссертация) на тему «Автоматизированная информационная система распознавания символов рукописного ввода» содержит 96 страниц пояснительной записки и 7 листов графического материала.
ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА, ПРОЕКТИРОВАНИЕ, БАЗА ЭТАЛОНОВ, РАСПОЗНАВАНИЕ.
Теоретическое исследование проводилось методом анализа литературы. Практической частью являлось, проектирование алгоритма и создание базы эталонов для распознавания рукописных символ.
Объектом данной выпускной квалификационной работы являются системы распознавания символов рукописного ввода.
Целью работы является обучение системы распознаванию символов рукописного ввода.
Пояснительная записка состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка использованной литературы и приложения.
В первой главе выпускной квалификационной работе рассматривается история возникновения, виды, типы и возможности распознавания.
Во второй главе выпускной квалификационной работы рассматривается модель процесса распознавания рукописных символов.
В третьей главе выпускной квалификационной работы рассматривается компьютерное проектирование обучения распознаванию, описание сеанса работы с компьютерной программой.
Разработан алгоритм, модель процесса распознавания, представлен проект и написана программа по обучению и распознаванию символов.
Произведена оценка эффективности написанной работы. По результатам тестирования, программа показала хороший уровень распознавания. После проведенных тестов, статистический анализ дал 89% верно распознанных символов.

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ................................................................................................ 6
1 Виды, типы и возможности распознавания.............................................. 8
1.1 История происхождения и использования технологий перевода из рукописного текста в машинный 8
1.1.1 История происхождения............................................................... 8
1.1.2 Интеграция рукописного ввода в Office......................................... 9
1.1.3 Программное обеспечение............................................................ 9
1.1.4 Актуальность формирования механизма компактных обобщенных образов, в различных методахраспознавания....................................................................................... 10
1.2 Типы задач в распознавании............................................................ 13
1.2.1 Задача распознавания.................................................................. 15
1.2.1.1 Способы определения классов объектов.................................... 15
1.2.1.2 Обучение с учителем, обучающая выборка................................ 18
1.2.1.3 Системы, решающие задачу распознавания................................ 19
1.2.2 Классификация методов.............................................................. 20
1.2.2.1 Способы определения критериев различия................................. 20
1.2.2.2 Обучение без учителя............................................................... 21
1.2.2.3 Пример системы классификации............................................... 21
1.3 Виды правил принятия решений...................................................... 23
1.3.1 Параллельное распознавание....................................................... 23
1.3.2 Последовательное распознавание................................................ 25
1.3.2.1 Формальное определение последовательной процедуры............. 26
1.3.2.2 Байесовское правило для последовательных процедур................ 27
1.3.2.3 Сравнение с параллельными процедурами................................. 28
1.4 Основные подходы к распознаванию............................................... 29
1.4.1 Евклидово пространство............................................................. 30
1.4.1.1 Решающие (дискриминантные) функции................................. 30
1.4.1.2 Функции расстояния............................................................... 31
1.4.2 Списки признаков....................................................................... 32
1.5 Нейросетевые методы..................................................................... 35
1.5.1 Обзор......................................................................................... 35
1.5.2 Персептрон................................................................................. 36
1.5.3 Однослойные и многослойные нейронные сети.............................. 39
1.5.4 Сети Кохонена и обучение без учителя........................................ 43
1.6 Вывод по первой главе.................................................................... 45
2 Модель процесса.................................................................................. 46
2.1 Обзор алгоритмов распознавания символов...................................... 46
2.2 Сбор данных для процесса распознавания........................................ 47
2.2.1 Подпроцесс “Входные данные”................................................... 51
2.2.2 Подпроцесс «Расчет сторон квадров изображения»......................... 52
2.2.3 Подпроцесс «Распознание символа»............................................ 54
2.2.4 Подпроцесс «Добавление символа в базу данных».......................... 55
2.2.5 Подпроцесс «Вывод символа на монитор»................................... 56
2.3 Наглядное представление алгоритма распознавания рукописных символов на примере 56
2.4 Вывод по второй главе.................................................................... 58
3 Компьютерное проектирование обучения и распознавания символов рукописного ввода 59
3.1 Схема компьютерного проектирования в среде Microsoft Visual C#..... 59
3.2 Описание сеанса работы с компьютерной программой........................ 63
3.3 Апробация результатов................................................................... 66
3.4 Вывод по третей главе..................................................................... 69
ЗАКЛЮЧЕНИЕ........................................................................................ 70
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ...................................... 71
ПРИЛОЖЕНИЕ А 73



ВВЕДЕНИЕ
Распознавание образов, это направление науки, занимающиеся с создание принципов и разработкой систем, посвящённых для нахождения принадлежности этого объекта к одному из заранее отведенных классов образов. А распознавание рукописного ввода — это возможность компьютера приобретать и интерпретировать рукописный ввод. Распознавание образов может производиться «оффлайн» режиме из написанного текста.
Способы распознавания одинаковых объектов основывается на их схожесть. Независимо от, что все объекты и обстоятельства уникальны, между несколькими объектов есть методы найти схожесть между ними, почти всегда, по некоторыми мерами. Тут возникает понятие классификации —декомпозиция ряд объектов на совокупность не схожие друг с другом - классы, пункты которых содержат некоторые похожие критерии, отличающие этих критерий от частей остальных классов. И, соответственно, задача распознавания состоит в том, чтобы отнести рассматриваемые объекты или явления в соответствии с их описанием к необходимым категориям. Термин распознавания расширяется, если в обнаружении предметов на потоке не только сенсорной, еще и в любой информации. К примеру, распознавания болезни по признакам у больного либо распознавания социальных проявлений по статистических данных [1].