Пројектовање хијерархијског система за оптичко препознавање карактера засновано на Хопфилдовим неуралним мрежама

 

Наташа Кљајић

Жељко Ђуровић

 

 

Препознавање облика је научна дисциплина која се бави методама за описивање и класификацију објеката, а оптичко препознавање карактера представља једну грану истраживања ове научне дисциплине. У овом раду је представљен метод пројектовања хијерархијског система за оптичко препознавање карактера. Описана стратегија класификације је базирана на Хопфилдовим неуралним мрежама и методама обраде слике. Карактери за препознавање су велика слова ћириличног писма. Први корак у дизајну представља тестирање рада неуралне мреже на реалном скенираном документу. На основу резултата добијених овим тестирањем са једном Хопфилдовом неуралном мрежом, откривени су чести извори грешака система. Ови извори грешака представљају базу за нова побољшања алгоритма и самог система за препознавање. Следећи корак је додавање нових параметара за обраду бинарних слика, као и метода за препроцесирање и постпроцесирање ради отклањања типичних грешака. Након тестирања идентичног реалног скенираног документа, добијени резултати новог побољшаног система показују знатно смањење вероватноће грешке.

 

Кључне речи: распознавање облика, распознавање карактера, оптичко распознавање, систем за распознавање облика, хијерархијски систем, неурална мрежа, асоцијативна меморија.