- Tytuł:
-
Efektywność sztucznych sieci neuronowych w rozpoznawaniu znaków pisma odręcznego
Effectiveness of artificial neural networks in recognising handwriting characters - Autorzy:
-
Miłosz, Marek
Gazda, Janusz - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/98468.pdf
- Data publikacji:
- 2018
- Wydawca:
- Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
- Tematy:
-
rozpoznawanie znaków
pismo odręczne
sztuczne sieci neuronowe
character recognition
handwriting
artificial neural networks - Opis:
-
Sztuczne sieci neuronowe są jednym z narzędzi współczesnych systemów odtwarzania z obrazów tekstów, w tym pisanych odręcznie. W artykule przedstawiono rezultaty eksperymentu obliczeniowego mającego na celu analizę jakości rozpoznawania cyfr pisanych odręcznie przez dwie sztuczne sieci neuronowe (SSN) o różnej architekturze i parametrach. Jako podstawowe kryterium jakości rozpoznawania znaków użyto wskaźnika poprawności. Poza tym analizie poddano liczbę neuronów i ich warstw oraz czas uczenia SSN. Do stworzenia SSN, oprogramowania algorytmów ich uczenia i testowania wykorzystano język Python i bibliotekę TensorFlow. Obydwie SSN uczono i testowano przy pomocy tych samych dużych zbiorów obrazów znaków pisanych odręcznie.
Artificial neural networks are one of the tools of modern text recognising systems from images, including handwritten ones. The article presents the results of a computational experiment aimed at analyzing the quality of recognition of handwritten digits by two artificial neural networks (ANNs) with different architecture and parameters. The correctness indicator was used as the basic criterion for the quality of character recognition. In addition, the number of neurons and their layers and the ANNs learning time were analyzed. The Python language and the TensorFlow library were used to create the ANNs, and software for their learning and testing. Both ANNs were learned and tested using the same big sets of images of handwritten characters. - Źródło:
-
Journal of Computer Sciences Institute; 2018, 7; 210-214
2544-0764 - Pojawia się w:
- Journal of Computer Sciences Institute
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł