- Tytuł:
-
Wybrane problemy efektywnego rozpoznawania pisma odręcznego
Selected problems of effective handwriting recognition - Autorzy:
-
Kacalak, W.
Majewski, M. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/154221.pdf
- Data publikacji:
- 2011
- Wydawca:
- Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
- Tematy:
-
rozpoznawanie pisma odręcznego
interakcja urządzeń technicznych i ich operatorów
interfejs pisma odręcznego
sztuczna inteligencja
hybrydowe sieci neuronowe
handwriting recognition
interaction of technical devices and their operators
handwriting interface
artificial intelligence
hybrid neural networks - Opis:
-
W artykule przedstawiono nowatorską metodę efektywnego rozpoznawania pisma odręcznego z zastosowaniem opracowanych sposobów analiz geometrycznych znaków i wybranych metod sztucznej inteligencji. Proponowana metoda analiz geometrycznych znaków oparta na opracowanym sposobie odpowiednich pomiarów odległości wybranych ich punktów pozwala na rozpoznawanie pisma odręcznego niezależnie od stylu i charakteru pisma operatora. W rezultacie zastosowania metody otrzymuje się zakodowaną reprezentację znaku dla efektywnego rozpoznawania przez sztuczne sieci neuronowe. Artykuł również przedstawia system rozpoznawania odręcznego pisma operatora zbudowany z podsystemów wstępnego przetwarzania, analiz geometrycznych, logiki rozmytej, sieci neuronowych oraz ich wyspecjalizowanych modułów. Proponowany inteligentny system może stanowić nowoczesny i efektywny system interakcji urządzeń technicznych i ich operatorów w zadaniach sterowania.
In this paper, an innovative method for effective handwriting recognition is presented. It uses the developed methods of geometrical analyses of isolated handwritten characters and selected artificial intelligence methods. The proposed geometrical feature analysis method, based on the developed manner of appropriate measurements of distances of selected character points, allows handwriting recognition independent of different writing and character styles, and writing conditions. As a result of using the method, encoded representations of characters are obtained for effective recognition by artificial neural networks. The paper also presents an operator's handwriting recognition system consisting of the subsystems of preprocessing, geometrical analyses, fuzzy logic, neural networks, and their specialized modules. Handwriting recognition has always been a challenging problem for artificial intelligence researchers, and remains an open issue. It is because of the complexity of the handwriting recognition task. The intelligent handwriting recognition system of the technical device operator's natural writing can be a modern and effective interaction system [3, 5]. In the paper, a review of selected issues is carried out with regards to the handwriting recognition issues, new geometrical analysis method (fig. 1, 2, 3, 4) and concept of a handwriting recognition system (fig. 5, 6). The proposed system is novel in that it integrates efficient geometrical processing with artificial intelligence methods to use neural networks and fuzzy logic for effective handwriting recogni-tion. - Źródło:
-
Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 5, 5; 479-482
0032-4140 - Pojawia się w:
- Pomiary Automatyka Kontrola
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł