Facharbeit: Zeichenerkennung als Anwendung neuronaler Netze

[Flips]

Hallo alle zusammen!

Nachdem die Präsentation dieser Arbeit nun schon einige Monate zurückliegt, möchte Ich sie nun auch hier veröffentlichen.
Der Titel verrät bereits den Namen.
Es ist eine sogenannte „Besondere Lernleistung“, eine freiwillige Arbeit, welche zusätzlich zum den normalen Abiturfächern gewertet wird.
Die Arbeit ist auf 25 Seiten begrenzt (leider) und wurde leider nur grob hinsichtlich der Rechtschreibung geprüft ;-)

Sie handelt von neuronalen Netzen, konkretisiert werden das einfache „Pattern-Associator“ -und das kompliziertere „Kohonen-Netz“, auch „self-organizing map“ genannt.
Die genannten Definitionen sind sozusagen das Resultat verschiedenster Definitionen, seien sie mathematischer oder formaler Natur. Einfach gesagt, die Definitionen sind Eigenkreation, ein „Mischmasch“, welche das beschriebene Element in möglichst einfachen Worten definiert.

Neben der Theorie existieren die Netze auch praktisch in Form von in Delphi geschriebenen Programmen, welche ich mitsamt Quellcode hochlade.
Die Netz-Units sind relativ sauber, bitte keine Beschwerden über meinen Stil in den Form-Units :-D

Ich hoffe, Ihr habt Spaß damit.
Vielleicht könntet ihr mir ein wenig Feedback geben, der Feedback der Schule / der Prüfungskommission waren 15 Punkte und eine Einladung als Gastdozent, welche allerdings leider aufgrund des Dienstes fürs Vaterland unterging.

[shmia]

Interessant!
Beim Lernen (habe bisher nur "das Pattern-Associator" angeschaut) wäre es vielleicht sinnvoll,
die einzelnen Zeichen zufällig um 2 bis 3 Pixel zu verändern:

Delphi-Quellcode:

procedure TForm1.LernenLassen;
...
begin
...
          FBuf.Canvas.FillRect(Canvas.ClipRect);
          FBuf.Canvas.TextOut(Random(3) {<=},Random(3){<=},chr(i));

Damit müsste das Netz besser auf Eingaben trainiert werden, die nicht exakt dem Pixelmuster eines Zeichens entsprechen.

[Flips]

Hi,

ich hab schon lang nicht mehr in das Projekt reingeschaut, aber ich glaube das würde keinen Effekt bewirken, da die Zeichen sowieso ausgeschnitten werden.
d.h. selbst wenn du dem Netz eine 500*500 Pixel große weiße Fläche mit nem kleinen Buchstaben darauf gibst, würden die Aufarbeitungsfunktionen den kompletten weißen Bereich, also auch die 0-3 Pixel Verschiebung der Random-Funktion wegoptimieren. Näheres dazu in dem Abschnitt Praktische Umsetzung -> Zeichenextrahierung.

Du bringst mich aber auf eine andere Idee, verschiedene Schriftarten wären evtl noch ne Möglichkeit.

[Namenloser]

Hört sich interessant an, werde ich bestimmt mal reinschauen.

Eine Bitte allerdings: Könntest du die Dateien hier anhängen? Funpic ist nämlich so 'ne Sache... da wird man nämlich recht schnell mal seinen Account los. Mein Account inklusive Webspace wurde z.B. ohne Vorwarnung unwiderruflich gelöscht, weil ich eine Datei gesplittet hochgeladen und dann mit einem Script zusammengefügt habe. Damit habe ich wohl - ohne es zu wissen - ganz knapp die nirgens spezifizierte Maximalgröße für Dateien überschritten, obwohl die Datei nur ca. 2mb groß war.

Du bist jetzt zwar vorgewarnt, aber was ich sagen will, ist, dass Funpic nicht gerade ein sehr zuverlässiger Hoster ist - gut, man zahlt auch nix dafür. Aber es wäre doch schade, wenn man dann vielleicht in einem Jahr nicht mehr auf die Dateien zugreifen könnte.

[edit]Kleine Frage noch am Rande: Wie hast du es geschafft, dass bei LaTeX die Bilder vom Text umflossen werden? Bei mir belegen die immer die ganze Breite.[/edit]

[Flips]

Ok, demnächst werd ich sie mal auf nen besseren Space verfrachten ;-)

Die Antwort zur LaTex-Frage ist in ner PN an dich gegangen ;-)

[Mithrandir]

Zitat:

Zitat von Flips

Ok, demnächst werd ich sie mal auf nen besseren Space verfrachten ;-)

Häng sie doch einfach eben hier an. ;)

[omata]

Zitat:

Zitat von NamenLozer

Wie hast du es geschafft, dass bei LaTeX die Bilder vom Text umflossen werden?

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