การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของอัลกอริทึมโครงข่ายประสาทเทียม และการแบ่งกลุ่มข้อมูลด้วยตัวเองในการรู้จำตัวอักษรลายมือเขียนภาษาไทย

โครงงานปริญญานิพนธ์
-การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของอัลกอริทึมโครงข่ายประสาทเทียม และการแบ่งกลุ่มข้อมูลด้วยตัวเองในการรู้จำตัวอักษรลายมือเขียนภาษาไทย
-Comparison of Effectiveness Between Artificial Neural Networks (ANN) and Self-Organizing Map (SOM) in Thai Handwritten Character Recognition

อ.ที่ปรึกษา
อ.โอฬาริก สุรินต๊ะ

ผู้จัดทำโครงงาน
นางสาวขนิษฐา รบไพรี
นางสาวขวัญนภา พิมพ์ชารีย์
สาขา CS

ขอบเขตของโครงงาน
1.1 พัฒนาระบบต้นแบบการรู้จำตัวอักษรลายมือเขียนโดย SOM
1.2 ตัวอักษรภาษาไทยที่ใช้ในการรู้จำ คือ
1.2.1 พยัญชนะ ทั้งหมด 44 ตัว
1.2.2 สระ ทั้งหมด 18 ตัว
1.2.3 วรรณยุกต์ ทั้งหมด 4 ตัว
1.3 ตัวเลขอารบิกที่ใช้ในการรู้จำทั้งหมด 10 ตัว (ตั้งแต่ 0 – 9)
1.4 ทดลองกับตัวอักษรภาษาอังกฤษ ทั้งหมด 26 ตัว (ตั้งแต่ a – z)
1.5 สามารถรับข้อมูลที่เป็นภาพสีจากเครื่องสแกน ภาพที่สร้างจากโปรแกรม Photoshop หรือ Paint Brush
1.6 ตัวอักษรที่เขียนสามารถเขียนบนกระดาษสีที่มีค่าสีแตกต่างจากสีหมึก ไม่มีลายเส้น ไม่เขียนเอียง ไม่เขียนตัวติดกัน ไม่มีรูปภาพประกอบ ไม่มีสัญญาณรบกวนในรูปแบบต่างๆ ใช้ปากกาสีเข้มในการเขียน เช่น สีแดง สีดำ สีน้ำเงิน เป็นต้น
1.7 หาคุณลักษณะพิเศษ (Feature Extraction) ได้แก่
1.7.1 การหาตำแหน่งหัวของตัวอักษรในแต่ละโซน
1.7.2 ตำแหน่งของจุดสิ้นสุดของตัวอักษรในแต่ละโซน
1.7.3 Cross Horizontal and Vertical Line
1.7.4 Horizontal and Vertical Scanning
1.7.5 Mark Direction
1.7.6 Chain Code
1.7.7 การหาความหนาแน่นภายในบล็อกตัวอักษร
1.8 นำข้อมูลคุณลักษณะพิเศษของตัวอักษรลายมือเขียนที่ได้จากข้อ 1.7 มาทดสอบประสิทธิภาพของอัลกอริทึม SOM ที่ผู้วิจัยพัฒนาขึ้นเอง
1.9 นำข้อมูลคุณลักษณะพิเศษของตัวอักษรลายมือเขียนที่ได้จากข้อ 1.7 มาทดสอบประสิทธิภาพของ SOM โดยใช้เครื่องมืออื่น ๆ เช่น WEKA และเปรียบเทียบผลลัพธ์ว่าใกล้เคียงกันหรือไม่
1.10 เปรียบเทียบประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึม ANN และ SOM ภายใต้ชุดข้อมูลคุณลักษณะพิเศษชุดเดียวกัน
1.11 ประชากรกลุ่มตัวอย่าง 10 คน
1.12 แสดงผลการรู้จำตัวอักษรลายมือเขียนด้วยโปรแกรม Notepad