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Soluzione Adottata: Feedforward Neural Networks

Sommario

    Riconoscimento Targhe Autoveicoli
    1. Acquisizione dell'immagine
    2. Ricerca e estrazione della targa
    3. Ricerca ed estrazione dei caratteri
    4. Riconoscimento Caratteri
    5. Scenario delle soluzioni
    6. Soluzione Adottata: Feedforward Neural Networks
    7. Neural Networks: Bibliografia

      La soluzione scelta è quella di utilizzare delle tecniche neurali per la buona resistenza al rumore, robustezza. 

    L'idea di avere un meccanismo a cui fornire la bitmap e da cui avere la risposta esatta, è molto allettante, tuttavia l'approccio neurale pone dei seri problemi di progettazione della rete.

     

    Topologia Rete

     

    Dopo numerosi esperimenti si è arrivati alla seguente topologia

    • Livello di ingresso X
      tanti nodi quanti i pixel dell’immagine-carattere
    • Livello di uscita Y
      36 nodi quanti i simboli da riconoscere
    • Livelli interni H
      un primo livello con 30 nodi
      un secondo livello con metà nodi del primo

    I 36 nodi al livello di uscita corrispondono i simboli alfanumerici. La identificazione del simbolo i-esimo viene presentata dalla rete con il valore 1 nel nodo i-esimo e tutti 0 negli altri nodi. Questa e' la condizione teorica ideale. Nella realtà i nodi assumo valori tra 0..1 e il simbolo selezionato avra' valore vicino a 1 mentre gli altri nodi avranno valore vicino a 0.

     

    Livello di Ingresso
    Al livello di ingresso vengono presentati tutti i pixel della bitmap opportunamente binarizzata. La scelta di binarizzare la bitmap e' stata determinata dalla possibilita' di semplificare i numerosi calcoli necessari per l'apprendimento, nella convinzione che la robustezza della rete sia in grado di sopperire all'ulteriore rumore introdotto dalla binarizzazione

     

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