اختصاصی از کوشا فایل
دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .
فرمت فایل : word(قابل ویرایش)
تعداد صفحات:71
فهرست مطالب:
فصل اول- مقدمه ۳
۱-۱- شناسایی الگو ۳
شکل۱-۱-نمودار بلوکی یک سیستم شناسایی الگو ۴
۱-۲- کاربردهای بازشناسی الگو ۴
۱-۳- طرح پژوهش ۵
فصل دوم- مروری بر سیتمهای OCR 7
۲-۱-بخشهای مختلف سیستمهای ocr 7
۲-۱-۱- بازشناسی نوری حروف ۷
۲-۱-۴- برخی ویژگی های متون چاپی فارسی از دیدگاه پردازش رایانه ای ۱۰
شکل ۲-۱-۴ . برخی از ویژگی های نگارش زبان فارسی :الف) کلمه خورشید از سه زیرکلمه تشکیل شده؛ ب) چهار شکل مختلف حرف «ع» با توجه به موقعیت آن در کلمه، ج) همپوشانی دو حرف «ح» و «ک» در کلمه «حکم»؛ د) اتصال حروف «ک» و «ا» در دو محل؛ ه)حروف متفاوت با بدنه مشابه؛ و)کشیدگی حرف«ب» در کلمه «با». ۱۱
۲-۱-۵-انواع سیستم های « اُسی آر » از لحاظ نوع الگوی ورودی ۱۲
۲-۱-۶- معرفی بخش های مختلف یک سیستم « اُسی آر » ۱۳
شکل ۲-۱-۶ نمودار بلوکی دیاگرام یک سیستم « اُسی آر » ۱۳
کاهش نویز: ۱۴
شکل ۲-۱-۶-۱ تصویر یک صفحه که کج اسکن شده است ۱۵
ب. نرمالیزه کردن اریب شدگی : ۱۶
د. هموارسازی کانتور: ۱۶
شکل ۲-۱-۶-۲ عملیات نازک سازی بر روی یک تصویر متنی نمونه ۱۷
شکل ۲-۱-۶-۳ قطعه بندی یک کلمه به حروف ۱۹
۲-۱-۶-۴- طبقه بندی و بازشناسی(با یک یا چند طبقه بندی کننده) ۲۲
۲-۱-۶-۵- به کارگیری اطلاعات جانبی(پس پردازش) ۲۲
۲-۲- روشهای مختلف در حوزه بازشناسی اسناد ۲۴
۲-۲-۱- تبدیل سراسری(بسط سری) ۲۴
۱-۱-۲-۲- تبدیلات فوریه(توصیف کننده های فوریه) ۲۴
۲-۱-۲-۲- موجکها ۲۵
شکل ۲-۲-۱-۲ ۲۷
۳-۱-۲-۲- تبدیل گابور ۲۸
شکل ۳-۱-۲-۲ ۲۹
۴-۱-۲-۲- ممانها(گشتاورها) ۳۱
۵-۱-۲-۲ – بسط کارهونن لوئو( K-L ) 32
شکل ۲-۲-۲ ویژگی های جهتی کانتور و ویژگی های نقاط خمش را نشان می دهد. ۳۳
شکل ۲-۲-۲ ۳۳
۳-۲-۲- ویژگیهای هندسی و توپولوژیکی ۳۴
الف – ویژگیهای توپولوژیکی ۳۴
شکل ۲-۲-۳ ۳۵
ب – ویژگیهای هندسی ۳۵
ج – کدگذاری ۳۶
فصل سوم- تکنیک آنالیز اجزای اصلی ۳۷
۱-۳- روشهای کاهش ابعاد ۳۷
۳-۱-۱- روشهای مبتنی بر استخراج ویژگی ۳۸
۲-۳ -تکنیک آنالیز اجزای اصلی(PCA) 39
شکل ۳-۱ انتخاب محورهای جدید برای داده های دو بعدی ۴۰
۱-۲-۳ مفاهیم مقدماتی مورد نیاز در PCA 40
مفاهیم جبر ماتریسها ۴۲
مرحله ۲- کم کردن میانگین از داده ها ۴۳
مرحله ۳- محاسبه ی ماتریس کواریانس ۴۳
مرحله ۵- انتخاب مؤلفه ها و ساختن Feature Vector 45
مرحله ۶- بدست آوردن داده های جدید ۴۶
شکل ۳-۴ داده های بدست آمده از تبدیل PCA با انتخاب مهمترین بردار ویژگی ۴۶
شکل ۳-۵ داده های بازیابی شده از تبدیل PCA با انتخاب مهمترین بردار ویژگی ۴۷
فصل چهارم- شبکه عصبی ۴۸
۱-۴- شبکه عصبی چیست؟ ۴۸
۲-۴- چرا از شبکه های عصبی استفاده می کنیم؟ ۵۰
۳-۴- شبکه عصبی MLP 51
۱-۳-۴- قاعده فراگیری MLP 51
الگوریتم پرسپترون چند لایه ای ۵۲
شکل۴-۸ توانایی پرسپترون ها را در تفکیک فضاهای دلخواه نشان می دهد. ۵۸
برخی تواناییها و ضعفهای شبکه های عصبی ۶۰
تحمل نقص ۶۱
شکل ۴-۱۰ ۶۱
مشکلات آموزش ۶۱
کاهش ضریب بهره ۶۲
افزایش تعداد گره های داخلی ۶۲
عبارت گشتاور ۶۲
سایر مشکلات آموزش ۶۳
فصل پنجم – پیاده سازی یک نرم افزار تشخیص خودکار اعداد فارسی ۶۴
شکل۵-۱-۱ ۶۵
۵-۲- مرحله آموزش: ۶۵
۵-۲-۱- چند نکته در رابطه با آموزس شبکه: ۶۵
۵-۴-نتایج ۶۸
فصل ششم- مراجع ۶۹
چکیده:
فصل اول- مقدمه
پیدایش علوم و فنون جدید، جوامع بشری را با شکلهای مختلفی از اطلاعات روبرو نموده است. سطح توسعه یک جامعه را می توان با مقدار اطلاعات و دانش تولید شده در آن ارزیابی کرد. تولید فزاینده اطلاعات به شکلهای مختلف صورت می گیرد و با درجات متفاوتی از پیچیدگی همراه میباشد. در نتیجه نیاز به سیستمهای پردازش اطلاعات بصورت روزافزون افزایش می یابد. یکی از مسائل مهم در طراحی سیستمهای مدرن اطلاعاتی، بازشناسی خودکار الگوها است.
1-1- شناسایی الگو
شناسایی الگو، شاخه ای از هوش مصنوعی است که با طبقه بندی و توصیف مشاهدات سروکار دارد.شناسایی الگو به ما کمک میکند داده ها (الگوها) را با تکیه بر دانش قبلی یا اطلاعات آماری استخراج شده از الگوها، طبقه بندی نماییم. الگوهایی که می بایست طبقه بندی شوند، معمولاً گروهی از سنجش ها یامشاهدات هستند که مجموعه نقاطی را در یک فضای چند بعدی مناسب تعریف می نمایند.یک سیستم شناسایی الگوی کامل متشکل است از یک حسگر ،که مشاهداتی را که می بایست توصیف یا طبقه بندی شوند جمع آوری می نماید، یک سازوکار برای استخراج ویژگی ها که اطلاعات عددی یا نمادین را از مشاهدات، محاسبه می کند، (این اطلاعات عددی را با یک بردار بنام بردار ویژگیها نمایش می دهند)؛ ویک نظام طبقه بندی یا توصیف که وظیفه اصلی طبقه بندی یا توصیف الگوها را با تکیه بر ویژگی های استخراج شده عهده داراست
شکل 1-1 نمودار بلوکی یک سیستم شناسایی الگو را نشان می دهد. همانطوری که از پیکان های برگشتی مشخص است، این بلوک ها لزوماً مستقل نیستند و بسته به نتایج حاصله گاهی لازم است که بلوک های اولیه مجدداً طراحی گردند تا راندمان کلی سیستم بهبود یابد.
نظام کلاسه بندی یا توصیف معمولا مبتنی بر وجود یک مجموعه از الگوهایی است که قبلا کلاسه بندی یا توصیف شده اند. این مجموعه الگوها را مجموعه آموزشی و قانون یادگیری منتج شده را قانون یادگیری باسرپرستی(با نظارت) می نامند همچنین یادگیری میتواند بصورت بدون نظارت باشد و این در حالی است که الگوهایی از قبل به سیستم داده نشده اند و در مقابل، سیستم خود براساس قواعد آماری الگوها، کلاسها را پایه گذاری میکند.
1-2- کاربردهای بازشناسی الگو
بازشناسی الگو در بسیاری از زمینه ها نقش کاربردی دارد . بازشناسی حروف، بازشناسی نویسنده، تصدیق امضاء ، طبقه بندی اثر انگشت و بازشناسی گفتار نمونه هایی از این کاربردها هستند. شناسایی الگو برای تحلیل داده های پزشکی نیز بکار گرفته شده است. برای مثال تفسیر الکتروکاردیوگرام، تحلیل تصاویر و طبقه بندی کروموزمها را میتوان نام برد. نمونه های دیگری از این کاربردها شامل طبقه بندی x اشعه مناطق زراعی، مطالعه آلودگی آبها، آشکار کردن منابع زیرزمینی و پیش بینی آب و هواست. در این نوع کاربردها، تصاویر ارسال شده از ماهواره و تصاویرهوایی به کمک روشهای بازشناسی الگو تفسیر می شوند. بازرسی تصویری و بازشناسی قطعات ماشینی، از کاربردهای صنعتی شناسایی الگو هستند. تحلیل بافت، آشکارسازی هدف در سیگنالهای برگشتی رادار یا سونار، طبقه بندی امواج زلزله و تشخیص ذرات شیمیائی کاربردهای دیگری ازبازشناسی الگو می باشند.
1-3- طرح پژوهش
در چند دهه گذشته مسأله بازشناسی الگوهای نوشتاری شامل حروف، ارقام و سایر نمادهای متداول دراسناد مکتوب شده به زبانهای مختلف، توسط گروههای مختلفی از محققین مورد مطالعه و بررسی قرار گرفته است. نتیجه این تحقیقات منجر به پیدایش مجموعه ای از روشهای سریع و تا حدزیادی مطمئن بمنظور وارد نمودن اطلاعات موجود دراسناد، مدارک، کتابها و سایر مکتوبات چاپی یا تایپ موسوم بهOCR شده و حتی دستنویس به داخل کامپیوتر شده است. مسئله بازشناسی حروف الفبای فارسی سابقه ای نه چندان طولانی به همراه دارد. نخستین گزارشهای رسمی منتشر شده از تلاشهای انجام گرفته در این راه، مربوط به سالیان نخست دهه 1980 میلادی است.
به رغم فراگیری نسبی کاربرد الفبای فارسی در میان ملل مختلف قاره آسیا،بررسیهای انجام شده در خصوص یافتن روشهایی برای بازشناسی حروف این الفبا بسیار محدود بوده است. بواسطه وجود تفاوتهای اساسی بین نحوه نگارش کلمات فارسی و کلمات لاتین نظیرچسبیده بودن حروف سازنده یک کلمه به یکدیگر و تغییر شکل حروف بر اساس موقعیت نسبی قرارگیری آن در یک کلمه فارسی، امکان اعمال مستقیم روشهای متداول در بازشناسی حروف انگلیسی بمنظور شناسایی حروف تشکیل دهنده کلمات فارسی وجود ندارد.
اکثر کارهای انجام شده در زمینه« اُْسی آر » در رابطه با متون لاتین، چینی و ژاپنی بوده است » نرم افزارهای تجاری « اُْسی آر » لاتین در سالهای اخیر پیشرفت کیفی قابل ملاحظه ای داشته اند. اما« اُْسی آر » فارسی با وجود حجم نسبتاً وسیع تحقیقات دانشگاهی و نیاز شدید بازار تجاری به آن، هنوز هم از جایگاه مورد نظر فاصله بسیاری دارد و تاکنون هیچ سیستم « اُْسی آر » کارآمدی که ازنظر دقت و کیفیت محیط نرم افزاری، قابل مقایسه با سیستم های « اُْسی آر » لاتین باشد، عرضه نگردیده است. در نتیجه ضرورت انجام تحقیقات بیشتر در زمینه متون فارسی و عربی کاملاً احساس می شود.
هدف از انجام این پروژه آزمایش توانایی تکنیک آنالیز اجزای اصلی جهت استخراج ویژگیهای مربوط به ارقام فارسی و کاربرد آن جهت شناسایی است که این امر در فصل آخر محقق شده است. امید است انجام این پروژه افقهایی نو را در مبحث آنالیز اسناد بگشاید.
فصل دوم- مروری بر سیتمهای OCR
2-1-بخشهای مختلف سیستمهای ocr
در ادامه ماهیت سیستمهای ocr، تاریخچه وبخشهای مختلف آن مورد بررسی قرار میگیرد.
2-1-1- بازشناسی نوری حروف
اصطلاح « اُْسی آر »به تکنیک هایی اطلاق می شود که در تصاویر اسکن یا فکس شده، نواحی متنی را تشخیص می دهند و سپس این نواحی(تصویری) را به متن قابل ویرایش تبدیل می نمایند .با دستگاهی به نام اسکنر می توان تصویر یک صفحه کاغذ را به صورت یک فایل گرافیکی(تصویری)، به رایانه ارسال و در آن ذخیره نمود. بدین ترتیب کاربر م یتواند با یک نر م افزار مناسب نمایش دهنده تصاویر، تصویر صفحه اسکن شده را بر روی نمایشگر رایانه خود ملاحظه نماید یا آن را چاپ کند؛ اما قادر نخواهد بود که متن موجود در تصویر سند را ویرایش کند یا آن را مورد جستجو قرار دهد . یک نرم افزار « اُْسی آر » تصویر اسکن شده را میخواند، محتویات آن (شامل متن، خطوط، تصاویر، جداول، …)را شناسایی می نماید، و سپس آن را به یک قالب قابل ویرایش(در واژ ه پردازها) تبدیل می کند. امروزه بیشتر دستگاههای اسکنر به نرم افزارهای « اُْسی آر » مجهز گردیده اند و قادرند متن موجود در یک سند اسکن شده را تشخیص دهند و آن را با همان نحوه قالب بندی، ستون بندی، جدول بندی ونوع فونت مطابق با سند کاغذی اصلی، در قالب یک فایل متنی با قالب بندی مناسب ذخیره نمایند.
استفاده از سیستم های « اُْسی آر » دو مزیت عمده دارد :
الف. افزایش چشمگیر سرعت دسترسی به اطلاعات؛
زیرا در متن بر خلاف تصویر، امکان جستجو و ویرایش وجود دارد.
ب. کاهش فضای ذخیره سازی؛
زیرا حجم فایل متنی استخراج شده از یک تصویر، معمولاً بسیار کمتر از حجم خود فایل تصویری است.
چنین قابلیتی امکان استفاده گسترده از رایانه را در پردازش سریع حجم وسیعی از داد ههای مکتوب شرکت ها و مؤسسات مختلف(نظیر بانک ها، شرکت های بیمه، مؤسسات خدمات عمومی، اداره پست، و دیگر نهادهایی که سالانه با میلیون ها مورد پرداخت، دریافت و حسابرسی امور مشتریان خود مواجه اند) فراهم می آورد.
2-1-2- تاریخچه سیستم های « اُْسی آر »
از جنبه تاریخی، سیستم های « اُْسی آر » تا کنون سه مرحله تکاملی را پشت سر گذاشته اند
الف. مرحله تکوین(از 1900 تا 1980): رد پای اولیه اقدامات صورت گرفته در زمینه بازشناسی حروف را در سال های اول دهه 1900 می توان یافت و آن زمانی است که « تیورینگ»دانشمند روسی بر آن بود که به افراد مبتلا به نارسایی های بینایی کمک نماید. اولین اختراع های ثبت شده در این زمینه مربوط به سال های 1929و 19 میلادی هستند این سیستمها حروف چاپی را با روش تطابق قالبی شناسایی می کردند؛ به این صورت که ماسک های مکانیکی مختلفی از مقابل تصویر حرف عبور می کردند(مکانیکی) و نور از یکسو به آن تابانده می شد و از سوی دیگر توسط یک آشکارساز نوری دریافت می گردید(اپتیکی). وقتی یک انطباق کامل صورت می گرفت، نور به آشکارساز میرسید و حرف ورودی بازشناسی می شد. این اختراع به دلیل فناوری اپتومکانیکی مورد استفاده در آن، کاربردی نبود. تصور دسترسی به دستگاهی برای بازشناسی حروف تا دهه 1940 میلادی و ظهور رایانه های دیجیتال، به صورت یک رؤیا باقی ماند.
اقدامات اولیه در زمینه بازشناسی حروف، بر متون چاپی یا مجموعه کوچکی از حروف و نمادهای دستنوشت که براحتی قابل تشخیص بودند، متمرکز گردیده بود. سیستم های بازشناسی حروف چاپی که در این مقطع زمانی عرضه شدند، عمدتاً از روش تطابق قالبی استفاده می نمودند که در آن، تصویر ورودی با مجموعه بزرگی از تصاویر حروف، مورد مقایسه قرار م یگرفت. در مورد متون دستنوشت نیز الگوریتم های پردازش تصویر که ویژگی های سطح پایین (ویژگی هایی که مستقیماً و بدون اعمال هیچ تبدیلی، از تصاویر استخراج می شوند) را از تصاویر استخراج می کنند، در مورد تصاویر دوسطحی اعمال می شدند تا بردارهای ویژگی استخراج گردند. سپس این بردارهای ویژگی به طبقه بندی کننده های آماری سپرده می شدند. در این دوره، تحقیقات موفق اما مقید (منظور از مقید، مفروض دانستن شرایط و پی شفرض های خاص برای کاراکترهای ورودی است)، بیشتر بر روی حروف و اعداد لاتین انجام گرفت. با این حال مطالعات چندی نیز بر روی حروف ژاپنی، چینی، عبری، هندی، سیریلیکی، یونانی و عربی در هر دو زمینه حروف چاپی و دستنوشت آغاز گردید. با ظهور صفحات رقومی کننده در دهه 1950 که قادر به تشخیص مختصات حرکتی تجاری نیز امکان عرضه یافتند. این نوآوری سبب شد « اُسی آر » نوک یک قلم مخصوص بودند، سیستم های که محققان بتوانند در زمینه بازشناسی برخط حروف دستنوشت، فعالیت خود را آغاز نمایند. منبع مناسب درباره اقدامات صورت گرفته بر روی بازشناسی برخط حروف تا سال 1980 می باشد.
