TDK

Kínai karakterek felismerése generált minták alapján

• konvolúciós neurális hálók
• domain randomization
• optikai karakterfelismerés
• osztályozás

Bevezetés

• Domain generálás, ANN előnyei

Kínai karakterek felismerési módjai

• Karakterkészlettel kapcsolatban írni néhány, felismerés szempontjából fontos jellemzőt!
• Az elérhető OCR-eket összeszedni!
• Vonalvastagsággal, írásmóddal kapcsolatos tudnivalók. (Itt még nem informatikai szempontból, csak úgy általában az írással kapcsolatban.)

Karakterek reprezentálása és mintagenerálás

SVG-k feldolgozása

• Az elérhető SVG-s minták feldolgozása. Lehetőleg egy minél egyszerűbb modell kellene, hogy legyen belőle.
• Modell: (x1, y1, t1) - (x2, y2, t2) - ... - (xN, yN, tN)
• Kirajzoló programot összerakni!
• Egymás mellé rakni az eredeti SVG-s és a írásmodell szerinti változatokat.

Domain randomization

• Domain randomization
• Zajtípusok definiálása. Úgy érdemes megfogalmazni, hogy az invariánciára vonatkozó tartományok megadása például.
• Pontszerű zajok, elmosódások, takarás, vágás, forgatás, gyűrődés (textúrázás), alacsony kontraszt, gradiens.
• Felbontástól való függőség
• Invarianciánként lehet akár más a topológia, tanítási módszer is. (Majdhogynem külön problémaként kezelhető onnastól kezdve.)

Konvolúciós neurális hálók alkalmazása

• Az osztályozási probléma formális felírása
• Javasolt topológiák áttekintése
• Topológiára vonatkozó javaslatok

Generálási és tanítási paraméterek hangolása

• Az osztályozási probléma hatékonyságának javítása

Validáció, további kutatási lehetőségek

• Más nyelvek, más módszerek, további zajok
• Több karakter egyidejű vizsgálata
• További implementáció
• Pontosság javítása
• Rule extraction a kapott hálókra nézve
• Teljesítmény javítása

Összegzés

• 1-2 oldalban összefoglalni a dolgozat eredményeit!

Hivatkozások

• Kínai karakterek fő jellemzőivel kapcsolatos irodalom
• Elérhető OCR (jellegű) megoldások
• Konvolúciós neurális hálók
• Domain randomization (főként aktuális cikkek a témakörben)