|
|
Регистрация Восстановить пароль |
Повторная активизация e-mail |
Регистрация | Задать вопрос |
Заплачу за решение |
Новые сообщения |
Сообщения за день |
Расширенный поиск |
Правила |
Всё прочитано |
|
|
Опции темы | Поиск в этой теме |
16.10.2012, 19:12 | #1 |
Пользователь
Регистрация: 14.01.2012
Сообщений: 39
|
Выбор нейронной сети, распознавание текста.
Добрый день, форумчане.
Возможно стоило поместить тему в раздел "Проектирование", но в данной ветке тусуется больше народу, решил рискнуть) Появился вопрос: какую нейронку выбрать для распознавания текста. Какой функционал нужно реализовать: после обучения нейронки возможность распознавания набора символов(слова, предложения и тп), распознавание символов разного размера(пускай даже с тем же шрифтом). Пока о распознавании с фоток речи не идет. Нужно, допустим, распознавание текста со скрина(к примеру ворда с введенным текстом) или заранее нарисованная буква\слово. Подскажите, какую нейронную сеть лучше всего использовать в данном случае? Чтобы не перемудрить и полноценно реализовать эти функции? Учитывается вариант и без нейронки, главное, чтобы он был наиболее оптимальным и по возможности простым. Пока выбираю нейронные сети из следующих вариантов: 1) Сверточная. 2) Обратного распространения. Еще есть вариант использовать некий гибрид, т.е. сперва обойтись алгоритмами, потом постепенно внедрять нейронку. Но не знаю, насколько тупиковым является этот метод. Последний раз редактировалось Любопытный человек; 16.10.2012 в 19:58. |
16.10.2012, 20:39 | #2 |
Старожил
Регистрация: 19.04.2010
Сообщений: 2,702
|
Вам нужно нанять китайцев для распознавания.
|
16.10.2012, 20:44 | #3 |
Старожил
Регистрация: 28.01.2009
Сообщений: 21,000
|
Виталий, он серьезно хочет этим заняться.
ну зачем давать пустые ответы? Хорошо поставленный вопрос это уже половина ответа. | Каков вопрос, таков ответ.
Программа делает то что написал программист, а не то что он хотел. Функции/утилиты ждут в параметрах то что им надо, а не то что вы хотите. |
16.10.2012, 23:23 | #4 |
Старожил
Регистрация: 04.02.2009
Сообщений: 17,351
|
Для распознавания простых изображений типа букв есть вариант точек. Грубо говоря имеется строго определенное количество возможных вариантов изображений (то есть алфавит), где каждый символ характеризует несколько точек, которые никогда не встречаются в другом символе. Задача проста - для данного изображения нужно просто найти ту самую совокупность точек. Это задачи на матрицы, паскаль, 11 класс. Если конечно правильно сформулировать условие задачи. Это немного усложненный вариант системы которая распознает индексы на почтовых конвертах.
Как видите нейронные системы тут нафиг не нужны. Просто сейчас это модно, вот все и пиарят их. С другой стороны, снимать допустим надпись с фотографии таким методом гораздо проблемней - требуется несколько преобразований, не факт, что удачных.
Маньяк-самоучка
Utkin появился в результате деления на нуль. Осторожно! Альтернативная логика Последний раз редактировалось Utkin; 16.10.2012 в 23:29. |
17.10.2012, 00:30 | #5 |
Участник клуба
Регистрация: 21.11.2007
Сообщений: 1,690
|
Ясницкий. Введение в искусственный интеллект. Глава 4. Распознавание образов.
|
17.10.2012, 00:35 | #6 |
Старожил
Регистрация: 04.02.2009
Сообщений: 17,351
|
Персептрон это сущесвенно ограниченное подмножество нейронных сетей. Его ущербность была математически доказана аж в 70-х годах прошлого столетия.
Kostia, тот же самый метод точек, но еще и с правом на ошибку..
Маньяк-самоучка
Utkin появился в результате деления на нуль. Осторожно! Альтернативная логика Последний раз редактировалось Utkin; 17.10.2012 в 00:38. |
17.10.2012, 00:49 | #7 | |
Участник клуба
Регистрация: 21.11.2007
Сообщений: 1,690
|
Цитата:
С многослойными(over 72 год) все гораздо интереснее. Например 2х слойный персептрон способен аппроксимировать любую непрерывную, гладкую функцию в единичном гиперкубе(не совсем точно, но примерно так).(Хайкин. Нейронные сети поный курс 2е издание, глава хз) Многослойная нейронная сеть с обратными связями и задержкой z^-2 способна (эх, вылетело слово из головы) повторить любой конечный автомат. Вот только я не помню глобальные или локальные эти обратные связи.(Где-то после середины Хайкина) А уж про то что нейронными сетями диф.уры решают, сортирую массивы, решают интегральные уравнения и т.д. (Нейроматематика, авторов не помню) вообще молчу. =) ______________ Например связка TD(lambda)-алгоритма и НС(обыкновенная многослойная сеть) для нелинейной аппроксимации функции TD-ошибки, обучающаяся методом обратного распространения, дает очень хороший результат.(нарды TD-Gammon). Последний раз редактировалось Kostia; 17.10.2012 в 01:03. |
|
17.10.2012, 00:55 | #8 | ||
Старожил
Регистрация: 04.02.2009
Сообщений: 17,351
|
Цитата:
Цитата:
Маньяк-самоучка
Utkin появился в результате деления на нуль. Осторожно! Альтернативная логика Последний раз редактировалось Utkin; 17.10.2012 в 01:06. |
||
17.10.2012, 01:13 | #9 | |||
Участник клуба
Регистрация: 21.11.2007
Сообщений: 1,690
|
Цитата:
Цитата:
Цитата:
Последний раз редактировалось Kostia; 17.10.2012 в 01:19. |
|||
17.10.2012, 05:35 | #10 | |
Старожил
Регистрация: 31.05.2010
Сообщений: 13,543
|
Цитата:
Что касаемо темы, Abby Fine Reader уже давно этим занимается и применяет не нейронные сети, а адаптивные (интеллектуальные) алгоритмы. Что это за зверь сказать не могу, так-как никогда вплотную распознаванием текста не занимался.
Пиши пьяным, редактируй трезвым.
Справочник по алгоритмам С++ Builder |
|
|
Похожие темы | ||||
Тема | Автор | Раздел | Ответов | Последнее сообщение |
Распознавание текста | AndreyFreemant | Мультимедиа в Delphi | 4 | 27.12.2011 18:28 |
Обучение нейронной сети | sonataprado | Общие вопросы C/C++ | 0 | 29.09.2011 20:43 |
имитация нейронной сети | linan | Помощь студентам | 1 | 06.05.2011 16:48 |
Распознавание текста | Босиком_по_лету | Паскаль, Turbo Pascal, PascalABC.NET | 1 | 17.04.2011 10:23 |
Распознавание текста | postal2 | Помощь студентам | 8 | 20.08.2009 11:06 |