Abstract In this project, Smart Cha

Abstract
In this project, Smart Character Recognition System II, the developers have been appreciated the development of character recognition techniques and theirs important. That confidently make us to expect the recognition’s result would be more efficient than the past. Therefore, we have had an idea to integrate many of recognition techniques in order that there would be the best recognition result. There are two stages in the processing. First, find the group of character to reduce the search space of , K-Nearest Neighborhood classifier by using Convolutional Neural Network. In the second stage, K-Nearest Neighborhood is applied by using distances from bounding box to character boundary and Pyramid Histogram of Oriented Gradient as features, recognition result can be improved significantly in this stage.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อ ได้รับการพัฒนาในโครงการนี้ สมาร์ทอักขระรู้ระบบ II นิยมการพัฒนาเทคนิคการรู้จำอักขระและอุปกรณ์สำคัญ ที่มั่นทำให้เราคาดว่า ผลของการรับรู้จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าอดีต ดังนั้น เราได้มีแนวความคิดรวมหลายเทคนิคการรู้จำเพื่อที่จะรู้ว่า มีสองขั้นตอนในการประมวลผล ครั้งแรก พบกลุ่มของอักขระเพื่อลดพื้นที่การค้นหาของ ย่าน K-Nearest classifier โดยใช้โครงข่ายประสาท Convolutional ในขั้นตอนสอง ย่าน K-Nearest ใช้โดยมีระยะห่างจากขอบกล่องขอบอักขระและพีระมิดฮิสโตแกรมของเน้นไล่ระดับสีเป็นลักษณะการทำงาน ผลการรู้จำสามารถปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญในระยะนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อในโครงการนี้ระบบรู้จำตัวอักษรสมาร์ทครั้งที่สองนักพัฒนาที่ได้รับการชื่นชมการพัฒนาของตัวละครและเทคนิคการรับรู้ของพวกเขาที่สำคัญ ที่ทำให้เรามีความมั่นใจที่จะคาดหวังผลของการรับรู้จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าที่ผ่านมา ดังนั้นเราจึงมีความคิดที่จะบูรณาการหลายเทคนิคการรับรู้เพื่อที่ว่าจะมีการรับรู้ผลที่ดีที่สุด มีสองขั้นตอนในการประมวลผลที่มี แรกพบกลุ่มของตัวอักษรที่จะลดพื้นที่การค้นหาของ, ลักษณนามของพื้นที่ใกล้เคียง K-ที่ใกล้ที่สุดโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม Convolutional ในขั้นตอนที่สองของพื้นที่ใกล้เคียง K-ที่สุดถูกนำไปใช้โดยใช้ระยะทางที่วิ่งจากกล่องเขตแดนตัวอักษรและพีระมิด Histogram ของการไล่โทนสี Oriented เป็นคุณสมบัติผลการรับรู้ได้ดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในขั้นตอนนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในบทคัดย่อโครงการระบบการรู้จำอักขระ 2 , สมาร์ท , นักพัฒนาได้รับการชื่นชมการพัฒนาเทคนิคการรู้จำตัวอักษร และ ของพวกเขาที่สำคัญ นั่นก็ทำให้เราคาดหวังผลของการรับรู้จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าที่ผ่านมา ดังนั้นเราได้มีความคิดที่จะรวมหลายเทคนิคการจดจำเพื่อที่ว่าจะมีผลการยอมรับที่ดีที่สุด มีสองขั้นตอนในการประมวลผล ครั้งแรก , พบกลุ่มของตัวอักษรเพื่อลดขอบเขตของชุมชน โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบละคอน . ในขั้นตอนที่สองละย่านใช้ โดยใช้ระยะทางจากบริเวณกล่องกับขอบเขตและความถี่ของลักษณะพีระมิดมุ่งเน้นการไล่ระดับสีเป็นคุณสมบัติการรับรู้สามารถปรับปรุงอย่างมากในขั้นตอนนี้