Wednesday, September 06, 2006
Bayesian Theorem
pattern recognition
1. 張智星: 資料分群與樣式辨認
2. Wiki: 名詞解釋
Pattern recognition aims to classify data (patterns) based on either a priori knowledge or on statistical information extracted from the patterns. (定義pattern)The patterns to be classified are usually groups of measurements or observations, defining points in an appropriate multidimensional space.
(一個完整的樣式辨認系統應有的內容)
A complete pattern recognition system consists of a sensor that gathers the observations to be classified or described; a (特徵截取)feature extraction mechanism that computes numeric or symbolic information from the observations; and a (分類器)classification or description scheme that does the actual job of classifying or describing observations, relying on the extracted features.
2. Wiki: 名詞解釋
Pattern recognition aims to classify data (patterns) based on either a priori knowledge or on statistical information extracted from the patterns. (定義pattern)The patterns to be classified are usually groups of measurements or observations, defining points in an appropriate multidimensional space.
(一個完整的樣式辨認系統應有的內容)
A complete pattern recognition system consists of a sensor that gathers the observations to be classified or described; a (特徵截取)feature extraction mechanism that computes numeric or symbolic information from the observations; and a (分類器)classification or description scheme that does the actual job of classifying or describing observations, relying on the extracted features.
常見字
Monday, September 04, 2006
今天的進度
弄了三天.. 終於成功寫出 Zhang-and-Suen 的 thining algorithm 了
發現處理後的雜訊還蠻多的, 當然也跟手寫字元的大小和有關
首先, 用直接用滑鼠在電腦上寫的字來進行 thining (用黃智群學長的程式寫的字)
結果其線條較直, 雜訊不多, 不過筆劃和筆劃交連的地方還是會有分叉的情形
之後用佩君和我的手寫字, 掃描到電腦後, 存成灰階的bitmap來進行 thining (掃描後的手寫字)
thining 前的影像分成兩種:
(1) 掃描後的不經縮放的手寫字, 存成 100x100 或120x120 pixel的大小
(2) 將手寫字放大至 300x300 pixel
結果, 兩種影像產生的 skeleton 很相似
不過比起直接在電腦上的手寫字, 掃描後再經 thin 的手寫字:
a) 雜訊較多,
b) 筆劃連結處的分叉較明顯,
c) 筆劃線段較為扭曲,
d) hairy problem 有出現
e) 太近的筆劃其 skeleton 會連在一起
之後希望能多找人來寫字, 然後從中挑出文字較具個性化的人, 做為手寫字的樣本來源, 使用這些人的文字來做分析, 以建立測試的手寫文字資料庫 (因為不知道如何能使用現成的手寫字資料庫), 希望用簽字筆來輸寫文字, 因為其文字較粗, 容易取得較佳的 skeleton.
發現處理後的雜訊還蠻多的, 當然也跟手寫字元的大小和有關
首先, 用直接用滑鼠在電腦上寫的字來進行 thining (用黃智群學長的程式寫的字)
結果其線條較直, 雜訊不多, 不過筆劃和筆劃交連的地方還是會有分叉的情形
之後用佩君和我的手寫字, 掃描到電腦後, 存成灰階的bitmap來進行 thining (掃描後的手寫字)
thining 前的影像分成兩種:
(1) 掃描後的不經縮放的手寫字, 存成 100x100 或120x120 pixel的大小
(2) 將手寫字放大至 300x300 pixel
結果, 兩種影像產生的 skeleton 很相似
不過比起直接在電腦上的手寫字, 掃描後再經 thin 的手寫字:
a) 雜訊較多,
b) 筆劃連結處的分叉較明顯,
c) 筆劃線段較為扭曲,
d) hairy problem 有出現
e) 太近的筆劃其 skeleton 會連在一起
之後希望能多找人來寫字, 然後從中挑出文字較具個性化的人, 做為手寫字的樣本來源, 使用這些人的文字來做分析, 以建立測試的手寫文字資料庫 (因為不知道如何能使用現成的手寫字資料庫), 希望用簽字筆來輸寫文字, 因為其文字較粗, 容易取得較佳的 skeleton.
