Název:
Rozpoznání ručně psaných číslic
Překlad názvu:
Recognition of Handwritten Digits
Autoři:
Štrba, Miroslav ; Španěl, Michal (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2010
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Rozpoznávání ručně psaných číslic je problém, který se dá použít jako modelová úloha pro vícetřídní rozpoznávání vzorů v obraze. Tato práce zkoumá různé druhy algoritmů (Samo-organizující se mapy, Stromové klasifikátory a AdaBoost) a metody pro zvyšování úspěšnosti klasifikace pomocí fúze (většinové rozhodování, průměrování logaritmických pravděpodobnostních hodnot, lineární logistická regrese). Metody fúze byly využité na kombinaci klasifikátorů s identickými parametry trénování, s rozdílnými trénovacími metodami a s podvzorkovaným vstupním vzorem.
Recognition of handwritten digits is a problem, which could serve as model task for multiclass recognition of image patterns. This thesis studies different kinds of algoritms (Self-Organizing Maps, Randomized tree and AdaBoost) and methods for increasing accuracy using fusion (majority voting, averaging log likelihood ratio, linear logistic regression). Fusion methods were used for combine classifiers with indentical train parameters, with different training methods and with multiscale input.
Klíčová slova:
AdaBoost; Fúze klasifikátorů; MNIST; Multirozlíšení; Rozhodovací strom; Samo-organizující se mapy; SOM; Stromový klasifikátor; AdaBoost; Classfier fusion; MNIST; Multiresolution; Randomized Tree; Self-organizing map; SOM; Tree classifier
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/54409