(1) 이진화
(2) 골격화(세선화)
(3) 클러스터링
(4) 패턴인식에서 퍼지이론에 비해 신경망이 가지는 장점
5. 지능형 문자 인식, 분류 시스템 상세 설계
(1) 시스템 구성
(2) 설계 과정
(3) 알고리즘
(4) 학습 결과
6. 요약 및 결론
7. 출처 및 근거 자료
8. Matlab code
1. 설계 목표
영상취득장치를 이용하여 영상을 입력받고 이를 처리하여 숫자 0~9까지 10가지 숫자를 구분하는 것이 목표이며 웹캠의 영상에는 문자의 배경과 문자만 나오도록 테스트 환경을 제한한다.
2. 설계 제한
(1) 인식의 정확성 -입력된 문자와 숫자를 인식하여 의도한 출력이 나오도록 함.
(2) 정보처리의 신속성 -데이터를 처리하여 최종 출력을 하는데 걸리는 시간이
최대 3초 미만으로 함.
(3) 학습의 신속성 -학습을 최대 30,000회 이하로 함.
-지역 최소점에 걸려서 30,000회 초과될 경우 Total Error의 최소값일 때의 가중치와 오프셋으로 선정.
(4) 영상취득장치 -웹캠을 사용.
(5) 데이터 출력 -텍스트 파일과 그림 파일로 출력.
3. 설계 요소
(1) 팀 구성원
학번
이름
역할
32052029
박용우
전처리(클러스터링, 세분화) 구현, 신경망 구현
32072126
백민기
역전파 알고리즘 분석 및 신경망 구현, PPT 및 발표
32072129
서영락
영상 파일 입출력 및 저장, 신경망 구현, 보고서작성
(2) 진행 계획
(3) 설계 환경
....
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