Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Нижегородский государственный университет

им. Н.И. Лобачевского»

Факультет вычислительной математики и кибернетики

Кафедра математического обеспечения ЭВМ

Направление «Информационные технологии»

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА БАКАЛАВРА

Тема:

«Классификация рукописных символов многослойными персептронами»

Допущена к защите:_______________

Заведующий кафедрой:

профессор, д.ф.-м.н. Стронгин Р. Г. «___»__________20___года

Выполнил: студент группы 8409 Решетников Александр Николаевич

Подпись

Научный руководитель:

профессор, д.т.н. Турлапов В. Е. Подпись

Нижний Новгород

2010

2

Введение

В настоящее время во многих областях человеческой деятельности приходится иметь дело с текстовой информацией, представленной не только документами с печатным текстом, но и рукописными документами. Например, это может быть документация паспортновизовой службы, заполнение анкет, приём заявлений от населения органами власти и т.п. Увеличение объёма информации в таких документах приводит к необходимости их автоматизированного распознавания и перевода в электронный печатный вид для последующего анализа.

Несмотря на то, что исследованием проблемы распознавания рукописного текста начали заниматься сравнительно давно (с 70-х годов XX века), до сих пор разработчики программного обеспечения в этой области сталкиваются с огромным количеством трудностей. Эти трудности связаны как с многообразием почерков разных людей, так и с множеством вариантов начертания одного и того же символа в рамках почерка конкретного человека.

Наиболее сложным в распознавании отдельно взятого рукописного слова является случай, когда не удаётся учесть его семантику или смысловую нагрузку в зависимости от контекста, в котором это слово встретилось. В этом случае его приходится распознавать посимвольно.

Все известные на сегодняшний день методы распознавания рукописных символов можно разделить на 2 группы: интерактивные (распознавание символов в режиме их текущего ввода) и пассивные методы (распознавание ранее написанных символов). Первая группа методов используется в системах реального времени, в которых осуществляется сенсорный ввод рукописных символов, а входными данными являются траектории указывающего устройства (мышь, перо, стилус и т.д.). Системы, решающие задачу распознавания с помощью второй группы методов, работают с цифровыми изображениями символов, созданными различными устройствами (фотокамера, сканер и т.д.).

Если системы, распознающие рукописные символы интерактивно (PenReader, CalliGrapher и др.), достаточно эффективно справляются со своей задачей, то системы, решающие задачу в рамках второго подхода, имеют невысокую точность распознавания (в среднем 70-75%), их намного меньше по сравнению с системами первой группы и они очень дорогие (из них наиболее распространёнными на сегодняшний день являются FineReader и OmniPage). Поэтому разработка алгоритмов и методов распознавания ранее написанного текста или отдельных символов (то есть в пассивном режиме) имеет широкую практическую

3

значимость и является актуальной задачей при совершенствовании систем электронного документооборота.

Целью данной работы является разработка и апробация программной системы, способной к распознаванию рукописных символов на изображениях, представленных файлами в определённом графическом формате. Основная часть работы состоит из 3 разделов. В первом разделе приводится краткий обзор основных подходов и методов, применяемых для решения задачи распознавания рукописных символов, и аргументация в пользу выбора подхода, используемого в данной работе. Во втором разделе излагаются конкретные модели, методы и алгоритмы, которые были применены для разработки программной системы. В третьем разделе приводится описание разработанных приложений.

4