TÌM HIỂU KẾT HỢP GIẢI THUẬT CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK, RECURRENT NEURAL NETWORK TRONG VIỆC NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TỪ HÌNH ẢNH

Abstract

Những năm gần đây, mạng nơ-ron dần dần nhận được nhiều sự quan tâm và được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: tài chính, y tế, vật lý, an ninh ... Vì chúng có được nhiều sự cải tiến vượt bậc cho ra được kết quả với độ chính xác cao. Và hai giải thuật về mạng nơ-ron gây sự chú ý tiêu biểu nhất là Convolutional Neural Network và Recurrent Neural Network. Cùng với việc hứng thú với lĩnh vực nghiên cứu máy học và muốn mở rộng việc kết hợp 2 giải thuật trong việc nhận dạng chữ viết. Trong đề tài luận văn “Tìm hiểu kết hợp Convolutional Neural Network và Recurrent Neural Network trong việc nhận dạng chữ viết từ hình ảnh”, Tác giả đi vào nghiên cứu về mạng nơ-ron cũng như sự tích chập trong CNN và sự hồi quy của RNN áp dụng trong việc nhận dạng chữ viết. “Tìm hiểu kết hợp Convolutional Neural Network và Recurrent Neural Network trong việc nhận dạng chữ viết từ hình ảnh” đã cho thấy một kết quả như mong đợi cho ra kết quả chính xác cùng với CTC loss thấp. Trong tương lại, sự kết hợp của 2 giải thuật sẽ mở rộng nâng cao hiệu quả chương trình, tách ly những ký tự bị nhiễu như “ ( , ) , f , j,..” , Phát triển thành mô-đun phần cứng có khả năng quan sát như máy ảnh, ....