مروری بر روش های یادگیری ژرف در بازشناسی نوری نویسه ها با تاکید بر رسم الخط های فارسی، عربی و اردو
محل انتشار: ماشین بینایی و پردازش تصویر، دوره: 8، شماره: 4
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 296
فایل این مقاله در 35 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMVIP-8-4_004
تاریخ نمایه سازی: 1 آذر 1400
چکیده مقاله:
در سال های اخیر موفقیت شبکه های عصبی کانولوشنی ژرف در تشخیص و بازشناسی اشیا سبب جلب توجه بسیاری از حوزه های مختلف یادگیری ماشین، از جمله حوزه بازشناسی نوری نویسه ها، به این مقوله شده است. یکی از چالش های مهم این حوزه، استخراج ویژگی های متمایزکننده و حاوی اطلاعات است. غالب روش هایی که در سال های گذشته در بازشناسی نوری حروف مطرح شدند، مبتنی بر ویژگی های دستی هستند که توانایی تعمیم پذیری محدودی دارند. امروزه به کمک شبکه های کانولوشنی می توان استخراج ویژگی را به صورت خودکار و با کارایی فوق العاده ای به ماشین سپرد و بازشناسی حروف جدا، ارقام و لیگاتورها را بادقت بالایی انجام داد. همچنین، ساختارهایی بر مبنای ترکیب شبکه های کانولوشنی و بازگشتی پیشنهاد شده اند، که می توانند بدون نیاز به جداسازی حروف، بازشناسی را انجام دهند. این رویکرد در سال های اخیر مورد توجه زیاد محققان بینایی ماشین قرار گرفته است؛ چرا که به کمک این شبکه ها می توان به شکل مستقل از زبان، بازشناسی را تنها با توجه به مجموعه آموزشی انجام داد. هدف از این مقاله، مروری بر کارهای انجام شده با این رویکرد نوین در حوزه بازشناسی نوری نویسه ها است. در ادامه، پس از بیان مسئله و مروری مختصر بر روش های قبل، روش های مبتنی بر الگوریتم های ژرف و ویژگی های آن ها با تفصیل بیشتری ارزیابی میشوند. از آنجا که تاکید این مقاله روی تحقیقات بازشناسی نوری حروف در رسم الخط های پیوسته، نظیر فارسی، عربی و اردو است، کارهای انجام شده در این حوزه ها نیز در بخشی جداگانه مرور می شوند. همچنین، ضمن معرفی مجموعه های داده معروف برای کاربردهای مختلف و مروری بر معیارهای ارزیابی روش های بازشناسی نوری حروف، مهم ترین نرم افزارهای اختصاصی و بسته های نرم افزاری متن بازی که برای بازشناسی حروف استفاده میشوند، معرفی خواهند شد.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
شیما کاشف
گروه پژوهشی سیستم های هوشمند واژه، کرمان، ایران
حسین نظام آبادی پور
دانشگاه شهید باهنر کرمان، بخش مهندسی برق
الهام شعبانی نیا
دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه صنعتی سیرجان، سیرجان، ایران