Rozpoznávání ručně psaného písma pomocí neuronových sítí

Abstract

Práce se zabývá rozpoznáváním velkých písmen a číslic hůlkového písma pomocí neuronových sítí. Rozebírá použité algoritmy pro segmentaci textu, metody extrakce příznaků a problematiku učení sítě pomocí zpětného šíření chyb. Jsou zde také popsány provedené experimenty s různými konfiguracemi nad datovými sadami. Pro trénování nových sítí a testování jejich úspěšnosti byla vytvořena demonstrační aplikace s grafickým rozhraním s možností interaktivního rozpoznávání myší psaného textu.Thesis deals with handwritten block letters and digits recognition using artificial neural networks. Text segmentation algorithms, feature extraction methods and backpropagation learning are explained. There are also described performed experiments with variety of configurations on datasets. Application with graphical user interface and interactive mouse-written text recognition was created to train new neural networks and test their effectivity.