NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY TIẾNG VIỆT

Abstract

Nhận dạng chữ viết tay là một đề tài quan trọng, nó có những ứng dụng khác nhau như trong xử lý chứng từ, kỹ thuật robot,…Trong bài viết này chúng tôi muốn trình bày một phương pháp nhận dạng chữ viết tay tiếng việt từ hình ảnh. Trước tiên, ảnh chữ viết tay tiếng việt được phân vùng để tách thành các từ bằng phương pháp nhị phân ảnh, tiếp theo, chúng tôi sử dụng mô hình rút trích đặc trưng VGG16, phương pháp này sẽ giúp giảm kích cỡ của không gian dữ liệu, loại bỏ những thuộc tính không liên quan và những thuộc tính nhiễu. Sau cùng chúng tôi huấn luyện một mô hình phân lớp để nhận dạng, bằng phương pháp học máy chúng tôi so sánh kết quả của mô hình kNN và SVM. Qua kết quả nghiên cứu cho thấy việc áp dụng mô hình SVM cho nhận dạng chữ viết tay tiếng việt tốt hơn so với kNN, cụ thể kết quả đạt được đối với SVM có độ chính xác trung bình là 98,7% còn đối với kNN cho kết quả thấp hơn chỉ có 95%. Do đó trong bài báo cáo này chúng tôi đã áp dụng mô hình SVM vào bài toán nhận dạng chữ viết tay tiếng việt.