Распознавание символов в среде Matlab с использованием нейронных сетей

Санкт-Петербургский Государственный Политехнический Университет

Факультет Технической Кибернетики

Кафедра Системного Анализа и Управления

Задание №2

Курс: «Интеллектуальные системы»

Тема: «Распознавание символов в среде Matlab с использованием нейронных сетей»

Выполнил:  студент группы 4082/2 

Дегтярёв Илья

  Проверил:  Станкевич Л. А.

  Санкт- Петербург

2008

1.  Постановка задачи

Ставятся следующие задачи при выполнении работы:

— распознать составные графические фигуры, если они принадлежат к одному из образцов фигур с помощью двухслойного персептрона;

— определить процентный порог помех, при котором будет происходить распознавание.

2.  Ход работы

1)  Создаем образцы фигур в *.bmp файлах 8 на 10 пикселей в программе Photoshop. Для улучшения показателя распознавания каждую фигуру зададим дважды с небольшими вариациями.

В качестве фигур были выбраны начертания букв слова qwerty, набранный шрифтами Courier New и Arial.

2)  Представляем эти фигуры в двумерном массиве с помощью функций imread

img=imread(' E:\Учеба\8 семестр\Станкевич\_my\personal_02 \q1.bmp');

3)  Преобразовываем двумерный массив в одномерный с помощью функции reshape.

img_pre1=reshape (img,[80, 1]);

4)  Для удовлетворительного функционирования нашей нейронной сети следует сформировать дополнительные обучающие образцы, искажая исходные.

5)  Это происходит следующим образом:

— формируем двумерный массив обучающих образов XR[N,K], каждый столбец которого представляет собой набор N признаков одного образа, а число столбцов K равно числу обучающих образов;

— формируем двумерный массив желаемых откликов YR[NY,K], где NY – число выходов НС (т.е., число нейронов выходного слоя); K – число обучающих образов. Отклик YR[:,k] (в общем случае – вектор-столбец) соответствует k-му обучающему образу – вектору XR[:,k];