Rozpoznávání ručně psaného písma pomocí neuronových sítí

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
V této práci budou představeny neuronové sítě, konkrétně algoritmus zpětného šíření chyby. Bude vyloženo teoretické pozadí algoritmu a budou zde řešeny problémy, se kterými se můžetete setkat při učení takovéto sítě. Práce se také zabývá předzpracováním obrazu a obrazovými příznaky, které jsou hlavním stavebním kamenem klasifikace. Část práce se také zabývá experimenty s neuronovou sítí nad zvolenými obrazovými příznaky. Součástí práce je také vytvoření demo-aplikace pro experimenty s neuronovými sítěmi a pro převod textu v obraze na text elektronický.
Neural networks with algorithm back-propagation will be presented in this work. Theoretical background of the algorithm will be explained. The problems with training neural nets will be solving there. The work discuss some techniques of image preprocessing and image extraction features, which is one of main part in classification. Some part of work discuss few experiments with neural nets with chosen image features.
Description
Citation
HORKÝ, V. Rozpoznávání ručně psaného písma pomocí neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2012.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Management a informační technologie
Comittee
prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík (předseda) prof. RNDr. Milan Češka, CSc. (místopředseda) Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen) doc. Ing. Peter Chudý, Ph.D., MBA (člen) Ing. Šárka Květoňová, Ph.D. (člen) Ing. Jiří Luňáček, Ph.D., MBA (člen)
Date of acceptance
2012-06-21
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázku oponenta a na doplňující dotazy přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm " B ". Otázky u obhajoby: Součástí experimentů je i vyhodnocení úspěšnosti nad databází MNIST, chybí však porovnání s již existujícími systémy (především postavených nad neuronovými sítěmi). Porovnejte svoje výsledky s podobnými systémy, zhodnoťte, proč jsou Vaše výsledky horší či lepší oproti těmto systémům?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO