Розпізнавання друкованих цифр з використанням послідовного ймовірнісного критерія

Автор(и)

  • Volodymyr Kharchenko National Aviation University
  • Iurii Chyrka National Aviation University

DOI:

https://doi.org/10.18372/2306-1472.74.12286

Ключові слова:

Байєсівський класифікатор, нейрона мережа, послідовний критерій, розпізнавання цифр

Анотація

Мета: представлені результати досліджень спрямовані на краще розуміння методів комп’ютерного зору та їхніх можливостей. Статистичний класифікатор та штучна нейронна мережа дозволяють обробляти типові об’єкти з простими дескрипторами. Методи дослідження: розглянуті методи базуються на теорії ймовірності, теорії оптимізації, ядерній оцінці щільності ймовірності та комп'ютерному моделюванні як засобі апробації. Результати: розглянута архітектура штучної нейронної мережі має перевагу у порівнянні зі статистичним методом завдяки кращій здатності до класифікації. Представлені результати експериментальної перевірки доводять цю перевагу і у випадку одиничного спостереження, і при послідовному сценарії. Обговорення: підхід може бути реалізований у багатьох системах комп’ютерного зору, що оглядають друкований текст в складних шумових умовах.

Біографії авторів

Volodymyr Kharchenko, National Aviation University

Doctor of Engineering. Professor.

Vice-Rector on Scientific Work, National Aviation University, Kyiv, Ukraine.

Editor-in-Chief of the scientific journal Proceedings of the National Aviation University.

Winner of the State Prize of Ukraine in Science and Technology, Honored Worker of Science and Technology of Ukraine.

Education: Kyiv Institute of Civil Aviation Engineers, Kyiv, Ukraine.

Research area: management of complex socio-technical systems, air navigation systems and automatic decision-making systems aimed at avoidance conflict situations, space information technology design, air navigation services in Ukraine provided by CNS/ATM systems.

Iurii Chyrka, National Aviation University

Candidate of Engineering Sciences. Senior Researcher.

National Aviation University.

Education: National Aviation University, Kyiv, Ukraine (2011).

Research area: control systems, radar signals processing, acoustic holography, and applied statistics.

Посилання

Vasudeva N., Parashar H. J., and Vijendra S. (2012) Offline Character Recognition System Using Artificial Neural Network. International Journal of Machine Learning and Computing, No. 4(2), pp. 449–452.

Samadiani N., and Hassanpour H. (2015) A neural network-based approach for recognizing multi-font printed English characters. Journal of Electrical Systems and Information Technology, No. 2, pp. 207–215.

Dong Xiao Ni Seidenberg, “Application of Neural Networks to Character Recognition”, CSIS, Pace University, School of CSIS, Pace University, White Plains, NY, 2007

Coates A., Carpenter B., Case C., Satheesh S., Suresh B., Wang T., Wu D.J., Ng A.Y. (2011) Text Detection and Character Recognition in Scene Images with Unsupervised Feature Learning. Proc. 2011 Int. Conf. on Document Analysis and Recognition (ICDAR). Beijing, China, doi: 10.1109/ICDAR.2011.95

LeCun Y., Jackel L., Bottou L., Brunot A., Cortes C., Denker J., Drucker H., Guyon I., Müller U., Säckinger E., Simard P., Vapnik V. (1995) Comparison of learning algorithms for handwritten digits recognition. Proc. 1995 Int. Conf. on Artificial Neural Networks. Paris, France, pp. 53-60.

Pham C.H., Yaguchi Y., and Naruse, K. (2016) Feature Descriptors: a Review of Multiple Cues Approaches. Proc. 2016 IEEE Int. Conf. on Computer and Information Technology. Fiji, pp. 310-315. doi: 10.1109/CIT.2016.61

Wasserman L. (2006). All of Nonparametric Statistics. Springer Texts in Statistics. New York, NY, Springer, 268 p.

Kharchenko V.P., Kukush A.G., Kuzmenko N.S., and Ostroumov I.V. (2017) Probabilistic Approach to Object Detection and Recognition for Videostream Processing. Proceedings of the NAU, No. 2(71), pp. 8–14. doi: 10.18372/2306-1472.71.11741

Kharchenko V., Pawęska M., Bugayko D., Antonova A., Grigorak M. (2017) Theoretical Approaches for Safety Levels Measurements–Sequential Probability Ratio Test (SPRT). Logistics and Transport, no. 2(34), p.p. 25-32.

Опубліковано

01.02.2018

Як цитувати

Kharchenko, V., & Chyrka, I. (2018). Розпізнавання друкованих цифр з використанням послідовного ймовірнісного критерія. Вісник Національного авіаційного університету, 74(1), 38–44. https://doi.org/10.18372/2306-1472.74.12286

Номер

Розділ

Аерокосмічні системи моніторінгу та керування

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають

<< < 1 2 3 4 5 6 7 8 9 > >>