Dr.Richard Booth

Dr.Richard Booth


Mail: richard.b@msu.ac.th

อ.จันทิมา พลพินิจ

อ.จันทิมา พลพินิจ (อ.เจี๊ยบ)


Tel: 0816570198
Mail: jantima.p@msu.ac.th
สังกัด: CS

หัวข้องานวิจัยที่สนใจ

อ.ฉัตรเกล้า เจริญผล

อ.ฉัตรเกล้า เจริญผล (อ.เต้)







Tel: 0862255574
Mail: chatklaw.j@msu.ac.th
สังกัด: CS

หัวข้องานวิจัยที่สนใจ
Neural Network
Hyper-Redundant Robotics
Obstacle Avoidance Methods
Snake Robotics
Web Application

อ.นัฐธริยา เหล่าประชา

อ.นัฐธริยา เหล่าประชา (อ.น้ำฝน)



Tel: 0897121676
Mail: natthariya.l@msu.ac.th
สังกัด: MIS

หัวข้องานวิจัยที่สนใจ
Image Processing
Artificial Intelligence
Neural Network
Information Retrieval
Systems Analysis and Design

อ.ฉัตรตระกูล สมบัติธีระ

อ.ฉัตรตระกูล สมบัติธีระ (อ.ตุ้ย)

Tel: 0878527579
Mail: chattrakul.s@msu.ac.th
สังกัด: MIS

หัวข้องานวิจัยที่สนใจ
Multi-Agent System
Game Theory
Web Services
Advanced e-Commece
Resource Allocation
Logistic/Transportation

การรู้จำลายมือเขียนภาษาไทยโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม

ชื่อโครงงานปริญญานิพนธ์: การรู้จำลายมือเขียนภาษาไทยด้วยโครงข่ายประสาทเทียม
Thai Handwritten Character Recognition by Artificial Neural Networks
ชื่อผู้ทำปริญญานิพนธ์: 48011210914 นางสาวกาญจนา เรืองธนานุรักษ์
48011210928 นางสาวณัฐธิดา ลีสม
สาขา CS
อาจารย์ที่ปรึกษาปริญญานิพนธ์: อาจารย์โอฬาริก สุรินต๊ะ

บทคัดย่อ
การรู้จำลายมือเขียนภาษาไทยด้วยโครงข่ายประสาทเทียม ได้เก็บรวบรวมข้อมูลตัวอักษรลายมือเขียนภาษาไทยจำนวนทั้งสิ้น 44,000 ตัวอักษร จากผู้เขียนจำนวน 10 คน เพื่อนำมาเข้าสู่กระบวนการทางการวิจัย ประกอบด้วย การประมวลผลภาพเบื้องต้น การหาคุณลักษณะพิเศษของรูปภาพลายมือเขียนภาษาไทย และการรู้จำด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบแพร่ย้อยกลับ โดยที่กระบวนการหาคุณลักษณะพิเศษเป็นกระบวนการที่สำคัญ เนื่องจากช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการรู้จำ งานวิจัยฉบับนี้ได้นำเสนอคุณลักษณะพิเศษ 7 วิธีคือ การหาความหนาแน่น การหาจุดสิ้นสุดของตัวอักษร การหาตำแหน่งหัวของตัวอักษร การหารหัสลูกโซ่ การหาเส้นสมมุติในแนวนอนและแนวตั้ง การหาทิศทาง และการสแกนในแนวนอนและแนวตั้ง คุณลักษณะพิเศษทั้ง 7 วิธีที่ใช้กับข้อมูลตัวอักษรลายมือเขียนภาษาไทยในงานวิจัยนี้ประกอบด้วย 240 คุณลักษณะ ส่งผลให้ประสิทธิภาพการรู้จำลายมือเขียนภาษาไทยด้วยโครงข่ายประสาทเทียมร้อยละ 99

คำสำคัญ: การรู้จำรูปแบบ, การรู้จำตัวอักษร, โครงข่ายประสาทเทียม, การตัดแยกตัวอักษร, คุณลักษณะพิเศษของตัวอักษรลายมือเขียนภาษาไทย
　

Abstract
The purpose of the research is to present the Thai Handwritten Character Recognition by Artificial Neural Networks. The 44,000 Thai handwritten characters were collected from 10 writers. The data are then analyses by using pre-processing feature extraction and recognition by back-propagation neural network. However, the feature extraction method is aim to identify the intensity of black pixel, end of character, head of character, chain code, cross horizontal and vertical line, mark direction, and horizontal and vertical scanning. From the feature extraction, it was found that there are 240 features. Seven feature extraction methods provide the efficacy of Thai handwritten recognition. In addition, back-propagation neural network provide the Thai handwritten recognition accuracy of 99%

Keywords: Pattern Recognition, Character Recognition, Artificial Neural Network, Character Segmentation, Feature Extraction


Slide:
Handwritten
Grey Image
Binary Image
Noise Reduction
Segmentation
Thinning
Feature Extraction
ANN

อ.กวีพจน์ บรรลือวงศ์

อ.กวีพจน์ บรรลือวงศ์ (อ.กี้)



Tel: 0892737797
mail: kaveepoj.b@msu.ac.th
สังกัด: CS

หัวข้องานวิจัยที่สนใจ
Artificial Intelligent
Neural Network
Web Service
Web Application
Share Point

อ.โอฬาริก สุรินต๊ะ

อ.โอฬาริก สุรินต๊ะ (อ.ก้อง)



Tel: 0866361258
msn: mrolarik@hotmail.com
mail: olarik.s@msu.ac.th
web: http://italpha.msu.ac.th/olarik
http://kong2552.blogspot.com/
สังกัด: mis

หัวข้องานวิจัยที่สนใจ
Image Processing
Pattern Recognition
Character Recognition
Artificial Intelligent
Intelligent System
Business Intelligent
Systems Analysis and Design
Database Management

ปฏิทิน ส่วนตัว

Publications
Publications 2008
-Surinta, O. and Chamchong, R., 2008, in IFIP International Federation for Information Processing, Volume 228; Intelligent Information Processing IV; Zhongzhi Shi, E. Mercier-Laurent, D. Leake; ZBoston: Springer), pp. 182-189.

Publications 2007
-ณัฐธิดา ลีสม, โอฬาริก สุรินต๊ะ. "การตัดตัวอักษรลายมือเขียนภาษาไทยออกจากเอกสารภาพเชิงดิจิตอล" การประชุมทางวิชาการ มหาวิทยาลัยมหาสารคามวิจัย ครั้งที่ 3, หน้า 123, มหาสารคาม, กันยายน พ.ศ. 2550.
-สุชาติ กัญญาประสิทธิ์, เฉลิมพล ศรีคำ, ภูมิมาส ชุ่มวงศ์จันทร์, จันทิมา พลพินิจ, โอฬาริก สุรินต๊ะ "การสร้างเหมืองข้อมูลเพื่อจัดการระบบบริหารงานลูกค้าสัมพันธ์" การประชุมทางวิชาการ มหาวิทยาลัยมหาสารคามวิจัย ครั้งที่ 3, หน้า 125, มหาสารคาม, กันยายน พ.ศ. 2550.
-Olarik Surinta. Patient Record System. Proceeding of The 3rd National Conference on Computing and Information Technology (NCCIT2007). Bangkok, Thailand. 25-26 May 2007.
-Chamchong R, Surinta O, Udom T and Thongchan P. Text Line Segmentation from Palm Leaf Manuscripts. Proceeding of The 3rd National Conference on Computing and Information Technology (NCCIT2007). Bangkok, Thailand. 25-26 May 2007.

Publications 2006
-Olarik Surinta , Chatklaw Jareanpon. Comparison of image analysis for Thai handwritten character recognition. 4th International Conference on Intelligent Information Processing (IIP2006), Adelaide , Australia . 20-23 September 2006.
-Chatklaw Jareanpon, Olarik Surinta. Handwritten Recognition with Neural Network. Proceeding of International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT2006). Okinawa , Japan . 9-10 January 2006.

Publications 2005
-โอฬาริก สุรินต๊ะ, "การประยุกต์ใช้เทคนิคโรบัส ซี โปรโตไท เพื่อการรู้จำลายมือเขียนพยัญชนะไทย" การประชุมทางวิชาการ มหาวิทยาลัยมหาสารคามวิจัย ครั้งที่ 1, หน้า 545-552, มหาสารคาม, กันยายน พ.ศ. 2548.
-Olarik Surinta , Supot Nitsuwat. Handwritten Thai Character Recognition Using Fourier Descriptors and Robust C-Prototype. Proceeding of The 1st National Conference on Computing and Information Technology (NCCIT2005). Bangkok , Thailand . 24-25 May 2005.