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Una rete neurale per il riconoscimento dei caratteri.

Riconoscimento caratteri con rete neurale

È ormai matura la tecnologia del riconoscimento ortografico, implementata su palmari, tablet, cellulari e simili. Ma non molti si sono cimentati in progetti simili. Eccone uno che tratta questo argomento con una configurazione hardware molto minimalista.

Da un touchpad è possibile prelevare un segnale che rappresenta, in realtà, un carattere. Stiamo ovviamente parlando di una delle 26 lettere dell'alfabeto inglese (in questo caso) e della generalizzazione delle forme che permette il riconoscimento anche se l'input proviene da segni non "accurati".

Scopo di questo progetto è provare ad esplorare le capacità di un sistema simile ed i vari metodi di riconoscimento possibili provando a fare anche delle previsioni sul signal processing.

Il sistema in oggetto è molto veloce e dimostra un riconoscimento che rasenta la perfezione (siamo ben oltre il 90%). Questo è reso possibile da una fase di apprendimento per la macchina realizzata con un set di dati di grande dimensione.

L'ATMega644, ovvero il proprio cuore pulsante del sistema, semplicemente non ha le caratteristiche di velocità necessarie per effettuare il riconoscimento preciso dello scritto da solo; tuttavia, come accennato, riesce a raggiungere questo obiettivo grazie all'incredibilmente esteso dataset.

L'algoritmo di apprendimento scritto per la rete neurale viene sviluppato sulla base di un gran numero di campioni di caratteri manoscritti messi in stretta correlazione tra loro, che vengono confrontati con la nuova immissione in modo da riconoscere efficacemente il carattere. La fase di addestramento, com'è noto, rappresenta il momento cruciale per il funzionamento di una rete neurale perché il confronto efficace si basa sulla possibilità di riconoscere il carattere scritto da chiunque, pertanto è necessario che il database di riferimento sia il più vasto possibile. In questo caso, stiamo parlando di 88 kB di dati, una mole piuttosto ingente se la si volesse memorizzare all'interno di un microprocessore ma facilmente interfacciabile se memorizzata in un dispositivo esterno. In questo caso, stiamo parlando di una memoria flash.

Vale la pena, senza ulteriori indugi, di dare uno sguardo attento a questo video che descrive i risultati ottenuti. E sono davvero notevoli.

 

 

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