NGHIÊN CỨU MẠNG NƠ-RON
VÀ ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG CHỮ SỐ VIẾT TAY
Nguyễn Thị Nhã
Trung tâm Thực hành  - Thí nghiệm, Trường Đại học Vinh

Tóm tắt: Trong công trình này nhóm tác giả đã tập trung nghiên cứu, phát triển và triển khai hệ thống nhận dạng chữ số viết tay thông qua việc nghiên cứu các thuật toán tiền xử lý để nâng cao chất lượng ảnh; các phương pháp trích chọn đặc trưng của chữ số viết tay và sử dụng ngôn ngữ lập trình Matlab để cài hệ thống nhận dạng, lập trình các thuật toán trên máy và đánh giá hiệu quả của các thuật toán.

1. Mở đầu
Nhận dạng chữ số viết tay hiện đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như nhận dạng chữ số trên chi phiếu ngân hàng, mã số trên bì thư của dịch vụ bưu chính, hay các chữ số trên các biểu mẫu nói chung. Vấn đề nhận dạng chữ viết tay nói chung và nhận dạng chữ số viết tay nói riêng là một thách thức lớn đối với các nhà nghiên cứu. Xuất phát từ yêu cầu thực tế, công trình nghiên cứu của tác giả Nguyễn Thị Nhã dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Hoàng Hữu Việt đã hướng tới một phần nhiệm vụ nhận dạng chữ số viết tay.
2. Tóm lược kết quả nghiên cứu
Các kết quả của công trình có thể tóm lược ở các nội dung chính sau đây:
1) Tổng quan lý thuyết về bài toán nhận dạng mẫu: phân tầng bài toán nhận dạng, chu trình thiết kế hệ thống nhận dạng mẫu và thiết kế hệ thống nhận dạng chữ số viết tay.
2) Giới thiệu về mạng nơ-ron nhân tạo: ở đây nhóm tác giả mô tả tóm tắt mạng nơ-ron sinh học, mô hình và kiến trúc mạng nơ-ron nhân tạo, các luật huấn luyện mạng nơ-ron nhân tạo và một số mạng nơ-ron nhân tạo sẽ được dùng trong nhận dạng chữ số viết tay (mạng Perceptron đa tầng với thuật toán lan truyền ngược và mạng LVQ).
3) Thiết kế và xây dựng thành công hệ thống nhận dạng chữ số viết tay dùng mạng nơ-ron. Đây là kết quả chính của công trình nghiên cứu. Thông qua hệ thống nhận dạng chữ số viết tay đã xây dựng, nhóm tác giả đã thực nghiệm nhận dạng chữ số viết tay với mạng nơ-ron.
Một số kết quả thu được khi thực nghiệm:
 

Hình 1. Quá trình thực hiện của mạng nơ-ron 2 tầng và 3 tầng
 
Hình 2. Ảnh nhận dạng đúng
 

Hình 3. Ảnh nhận dạng sai

3. Kết luận
Hệ thống nhận dạng chữ số viết tay dùng mạng nơ-ron đã được xây dựng và bước đầu cho những kết quả khả quan, có ý nghĩa khoa học và giá trị thực tiễn. Tuy nhiên trong giai đoạn thử nghiệm nên các kết quả nhận dạng chưa được như mong đợi. Điều này do việc trích chọn đặc trưng cũng như lựa việc chọn các tham số cho mạng nơ-ron chưa phù hợp. Trong thời gian tới, nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục nâng cấp và hoàn thiện nhằm nâng cao tỉ lệ nhận dạng của bài toán.