Research of Artificial Neural Networks Abilities in Printed Words Recognition
Research of Artificial Neural Networks Abilities in Printed Words Recognition This paper provides a brief overview on document analysis and recognition area, highlighting main steps and modules that are used to build recognition systems of the mentioned type. We underline basic workflow of such system down to the problem of single character recognition problem and highlighting possibilities and ways for artificial neural networks usage. Further we are conducting a formal comparison of abilities of printed characters recognition between two well known types of second generation neural networks, namely feedforward back propagation multilayer perceptron (MLP) and Kohonen self organizing features map (SOM) Maksligo neironu tiklu iespeju petijums drukato vardu atpazisana Dokumentu analizes un atpazisanas sistemas nozimigumu ir gruti parvertet, jo sadas sistemas atrod sev plasu pielietojumu dazadas cilveku darbibas jomas. Saja darba ir dots parskats par dokumentu analizes un atpazisanas sistemas ieksejo strukturu un tas nozimigakajiem moduliem. Dotaja parskata ir aplukotas maksligo neironu tiklu pielietojuma iespejas minetaja sistema. Darba ietvaros bija uzstadits uzdevums salidzinat daudzslanu perceptronu (MLP) ar kludas atpakalizplatisanu, kurs ir apmacams ar apmacitaju, unpasorganizejoso pazimju Kohonena karti(SOM),kura ir apmacama bez apmacitaja, lielo latinu alfabeta drukato burtu klasifikacijai un atpazisanai, kuri ir drukati, izmantojot sespadsmit dazadus fontus. Eksperimenti bija sastaditi ta, lai atrastu korelaciju starp dazadiem neironu tiklu funkcionesanas parametriemun tiklaiespeju klasificet drukatus burtus no testu datiem. MLP tikls tika testets ar sekojosiem mainigiem parametriem: ieejas attela izmeri 18x18, 16x16 un 14x14 pikseli, apmacibas datu kopas lielums 8 un 5 fonti, slepta slana apjoms 50, 75 un 100 neironu, ka ari apmacibas periodu daudzums 1500 un 3000. Katrs no 36 eksperimentiem tika uzstadits 20 reizes, lai sanemtu statistiski nozimigus rezultatus. Labakus rezultatus paradija tikls, kura slepta slana izmers bija 50 neironi, tas tika apmacits izmantojot 8 fontus 3000 apmacibas periodu laika ar ieejas slana izmeriem 14x14 neironi. Videjais veiksmigais atpazisanas procents sim MLP tiklam, parbaudot to uz testu fontiem, bija 75% SOM tiklam iznemot ieejas slana izmerus, apmacibas un testu fontu daudzumu startp eksperimentiem tika mainits Kohonena slana neironu skaits 30 un 60 neironi. Seit labako videjo atpazisanas rezultatu 37% paradija tikls, kurs tika apmacits izmantojot 8 apmacibas fontus, Kohonena slana 60 neironus un ieejas attela izmerus 18x18 pikseli. Tadejadi, paradits lielu ieejas un pazimju slanu izmerunozimigumslabai atpazisanai (klasterizacijai) SOM tiklam, ka ari mazas ieejas un slepta slana izmeri MLP tiklam. Salidzinasanas gaita tika paradita MLP tikla prieksrociba par SOM tiklu uzstadita uzdevuma robezas. Nepieciesams atzimet, ka izskatitie neironu tikli neizmanto receptora laukuma principus un tie nav hierarhiski tikli, tadejadi tie nav spejigi patstavigi iegut abstraktas ieejas attela pazimes. Atpazisanas iespeju palielinajums ir iespejams tikaiar SOM un MLP tikla kombineto izmantosanu, ieejas attela prieksapstrades algoritmu izmantosanu, lai atrastu invariantas simbolu pazimes, ka ari izmantojot kompleksas hierarhiskas neironu tiklu arhitekturas. Issledovanie vozmozhnostei iskusstvennykh neironnykh setei v raspoznavanii pechatnykh slov Znachenie sistem analiza i raspoznavaniia dokumentov slozhno pereotsenit' podobnye sistemy nakhodiat primenenie v razlichnykh oblastiakh chelovecheskoi deiatel'nosti. Vdannoistat'eprivedenobzorpostandartnoi strukturesistemy analizairaspoznavaniiadokumentov, a takzhe vozmozhnosteiispol'zovaniiaiskusstvennykhneironnykhsistemvnikh.Byla postavlena zadacha po sravneniiuvozmozhnosteiiskusstvennykhneironnykhseteitipamnogosloinyiperseptronsobratnymrasprostraneniemoshibki (MLP) obuchaemoi s uchitelem, ikartysamorganizuiushchikhsiapriznakovKokhonena (SOM) s obucheniem bez uchitelia dlia resheniia zadachi raspoznavaniia i klassifikatsii zaglavnykh pechatnykh simvolov latinskogo alfavita, napechatannykh razlichnymi shriftami. Eksperimentybylisostavlenytakimobrazom, chtobyvyiavit'vliianie razlichnykh parametrov raboty setei na sposobnost' klassifikatsii pechatnykh bukv iz testovogo nabora annykh. Set' MLP testirovalas'sosleduiushchimiizmeniaemymiparametrami: razmervkhodnogoizobrazheniia 18 kh 18, 16 kh 16 i 14 kh 14 pikselei, razmer obuchaiushchei vyborki 8 i 5 shriftov, razmer skrytogo sloia 50, 75 i 100 neironov, a takzhe kolichestvo epokh obucheniia 1500 i 3000. Kazhdyiiz 36 eksperimentovprovodilsia 20 raz, nailuchshierezul'tatypokazalaset's 50 neironami v skrytom sloe, obuchaemaia na 8 shriftakh v techenii 3000 epokh, i razmerom vkhodnogo sloia 14 kh 14 neironov srednii protsent raspoznavaniia simvolov po testovoi vyborke sostavil 75% Dliaseti SOM krome razmera vkhodnogo sloia i kolichestva shriftov v obuchaiushchei vyborke menialos' kolichestvo neironov v sloe Kokhonena 30 i 60 neironov. Zdes'nailuchshiisredniirezul'tatraspoznavaniiav 37% byl dostignut pri razmere sloia Kokhonena 60 neironov, 8 obuchaiushchikh shriftakh i razmere vkhodnogo izobrazheniia 18kh 18 pikselei. Takim obrazom, pokazana vazhnost' bol'shikh vkhodnogo sloia i sloia Kokhonena dlia uspeshnogo raspoznavaniia (klasterizatsii) simvolov, a takzhe ispol'zovaniia men'shego vkhodnogo sloia dlia seti MLP. V khode sravneniia pokazano preimushchestvo seti MLP nad set'iu SOM v ramkakh postavlennoi zadachi. Neobkhodimo otmetit' chto rassmotrennye neironnye seti ne ispol'zuiut printsipov retseptornogo polia, a takzhe ne iavliaiutsia ierarkhicheskimi setiami, takim obrazom, oni ne v sostoianii samostoiatel'no izvlekat' abstraktnye parametry vkhodnogo izobrazheniia. Povyshenie vozmozhnostei raspoznavaniia vozmozhno s ispol'zovaniemkombinatsii setei SOM i MLP, ispol'zovaniem algoritmov predobrabotki izobrazheniia dlia vyiavleniia invariantnykh priznakov simvolov, a takzhe s primeneniem bolee prodvinutykh ierarkhicheskikh arkhitektur neironnykh setei.
Sci. J. Riga Tech. Univ. Ser. Comput. Sci.