|
Abstract:
|
Bài toán nhận dạng ký tự viết tay là bài toán đã xuất hiện từ khá lâu nhưng nó vẫn thu hút được sự quan tâm, nghiên cứu của các nhà khoa học. Ngày nay, với sự phát triển vượt bậc của các thiết bị có màn hình cảm ứng, bài toán nhận dạng ký tự viết tay càng trở nên thiết thực. Việc giải quyết bài toán này sẽ góp phần thay đổi cách con người nhập và lưu trữ dữ liệu. Thay vì dùng bàn phím, người sử dụng có thể dùng bút để nhập dữ liệu trên các thiết bị có màn hình cảm ứng. Khóa luận này tập trung khảo sát hai phương pháp học máy áp dụng trong mô hình nhận dạng chữ viết tay là máy vector hỗ trợ SVM và K-láng giềng gần nhất. Đồng thời, khóa luận cũng khảo sát một số phương pháp trích chọn đặc trưng. Thực nghiệm áp dụng hai mô hình học máy và các phương pháp trích chọn đặc trưng này được tiến hành trên cùng môi trường phần cứng và cùng một tập dữ liệu để đảm bảo tính khách quan. Kết quả thu được từ các thực nghiệm cho thấy mô hình SVM và phương pháp trích chọn đặc trưng wavelet haar có thể nhận dạng với độ chính xác cao nhất. Từ những kết quả thu được, khóa luận ứng dụng mô hình này vào xây dựng demo ứng dụng nhận dạng nốt nhạc viết tay sử dụng SPEN SDK |