Luận Văn Thạc Sĩ Về Nhận Dạng Chữ Nôm Sử Dụng Máy Véc Tơ Hỗ Trợ SVM

• Tác giả: Trần Nghi Phú
• Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Ngọc Bình
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghệ - Đại Học Quốc Gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Nhận Dạng Chữ Nôm Bằng Máy Véc-Tơ Hỗ Trợ (SVM)
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CHỮ NÔM
• 1.1. Lịch sử và một số đặc điểm của chữ Nôm
• 1.2. Cấu tạo chữ Nôm
• 1.2.1. Chữ Nôm mượn nguyên dạng chữ Hán
• 1.2.2. Chữ Nôm được tạo trên cơ sở kết hợp hai chữ Hán
• 1.2.3. Chữ Nôm được tạo trên cơ sở kết hợp chữ Hán và chữ Nôm
• 1.3. Một số thống kê về chữ Nôm
• 1.4. Tổng kết chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: NHẬN DẠNG CHỮ NÔM
• 2.1. Nhận dạng ký tự quang học
• 2.2. Mô hình OCR chữ Trung Quốc
• 2.3. Các kết quả đạt được và những vấn đề đặt ra
• 2.4. Bài toán nhận dạng chữ Nôm
• 2.5. Tổng kết chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: MÁY VÉC-TƠ HỖ TRỢ (SVM)
• 3.1. Tổng quan về SVM
• 3.2. SVM tuyến tính
• 3.3. SVM phi tuyến
• 3.4. SVM cho bài toán phân đa lớp
• 3.5. Tổng kết chương 3
• 4. CHƯƠNG 4: GIẢI THUẬT KSVM CHO NHẬN DẠNG CHỮ NÔM
• 4.1. Giải thuật KSVM cho nhận dạng chữ Nôm
• 4.2. Phương pháp trích chọn đặc trưng trọng số vùng (Zoning)
• 4.3. Xây dựng bộ nhận dạng OVOF
• 4.4. Tạo mẫu đại diện
• 4.5. Phân cụm bằng K-Mean
• 4.6. Tổng kết chương 4
• 5. CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM, ĐÁNH GIÁ
• 5.1. Quy trình thực nghiệm
• 5.2. Xây dựng bộ dữ liệu thực nghiệm
• 5.3. Tiến hành thực nghiệm
• 5.3.1. Cách thực hiện
• 5.3.2. Kết quả thực nghiệm
• 5.4. Đánh giá kết quả
• 5.5. Tổng kết chương 5
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Nhận Dạng Chữ Nôm Bằng Máy Véc Tơ Hỗ Trợ SVM

Nhận dạng chữ Nôm là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong công nghệ thông tin, đặc biệt là trong việc phát triển các hệ thống nhận dạng ký tự quang học (OCR). Chữ Nôm, một phần không thể thiếu trong di sản văn hóa Việt Nam, đang dần bị mai một. Việc áp dụng công nghệ máy học, đặc biệt là Máy Véc Tơ Hỗ Trợ (SVM), có thể giúp phục hồi và phát triển chữ Nôm, từ đó bảo tồn văn hóa dân tộc.

1.1. Lịch sử và sự phát triển của chữ Nôm

Chữ Nôm ra đời sau khi Việt Nam thoát khỏi ách đô hộ của Trung Quốc, nhằm ghi lại tiếng nói của người Việt. Trong suốt nhiều thế kỷ, chữ Nôm đã được sử dụng rộng rãi trong văn học và hành chính. Tuy nhiên, sự phát triển của chữ Nôm đã gặp nhiều khó khăn, đặc biệt là trong việc duy trì và phát triển các tài liệu viết bằng chữ Nôm.

1.2. Tầm quan trọng của việc nhận dạng chữ Nôm

Việc nhận dạng chữ Nôm không chỉ giúp bảo tồn văn hóa mà còn tạo điều kiện cho việc nghiên cứu và khai thác các tài liệu lịch sử. Hệ thống OCR cho chữ Nôm sẽ giúp số hóa và tra cứu các tài liệu quý giá, từ đó góp phần vào việc phát triển ngôn ngữ và văn hóa Việt Nam.

II. Những Thách Thức Trong Nhận Dạng Chữ Nôm

Mặc dù có nhiều tiến bộ trong công nghệ nhận dạng ký tự, việc nhận dạng chữ Nôm vẫn gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như độ chính xác, sự đa dạng trong cấu trúc chữ và thiếu dữ liệu huấn luyện là những khó khăn lớn cần được giải quyết.

2.1. Độ chính xác trong nhận dạng ký tự

Độ chính xác của các hệ thống OCR phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu huấn luyện. Chữ Nôm có nhiều biến thể và cách viết khác nhau, điều này làm cho việc nhận dạng trở nên khó khăn hơn. Các nghiên cứu hiện tại cần tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của các mô hình nhận dạng.

2.2. Thiếu dữ liệu huấn luyện cho chữ Nôm

Một trong những thách thức lớn nhất trong việc phát triển hệ thống nhận dạng chữ Nôm là thiếu dữ liệu huấn luyện. Các bộ dữ liệu hiện có thường không đủ lớn và đa dạng để huấn luyện các mô hình máy học hiệu quả.

III. Phương Pháp Nhận Dạng Chữ Nôm Bằng SVM

Máy Véc Tơ Hỗ Trợ (SVM) là một trong những phương pháp hiệu quả trong nhận dạng ký tự. SVM có khả năng phân loại tốt và có thể áp dụng cho bài toán nhận dạng chữ Nôm với nhiều lớp ký tự khác nhau.

3.1. Nguyên lý hoạt động của SVM

SVM hoạt động dựa trên nguyên lý tìm kiếm siêu phẳng tối ưu để phân loại các điểm dữ liệu. Trong bối cảnh nhận dạng chữ Nôm, SVM có thể được sử dụng để phân loại các ký tự dựa trên các đặc trưng đã được trích xuất.

3.2. Ứng dụng SVM trong nhận dạng chữ Nôm

Việc áp dụng SVM trong nhận dạng chữ Nôm đã cho thấy nhiều kết quả khả quan. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng SVM có thể đạt được độ chính xác cao trong việc phân loại các ký tự Nôm, từ đó mở ra hướng đi mới cho việc phát triển hệ thống OCR cho chữ Nôm.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu và Ứng Dụng Thực Tiễn

Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng việc áp dụng SVM trong nhận dạng chữ Nôm có thể mang lại nhiều kết quả tích cực. Hệ thống nhận dạng đã được thử nghiệm và cho thấy khả năng phân loại tốt các ký tự Nôm.

4.1. Kết quả thực nghiệm với SVM

Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng SVM có thể đạt được độ chính xác lên đến 90% trong việc nhận dạng các ký tự Nôm. Điều này cho thấy tiềm năng lớn của SVM trong việc phát triển hệ thống OCR cho chữ Nôm.

4.2. Ứng dụng trong nghiên cứu và giáo dục

Hệ thống nhận dạng chữ Nôm có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, từ nghiên cứu văn hóa đến giáo dục. Việc số hóa các tài liệu chữ Nôm sẽ giúp bảo tồn và phát triển văn hóa dân tộc, đồng thời tạo điều kiện cho việc nghiên cứu và giảng dạy.

V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Tương Lai

Việc nhận dạng chữ Nôm bằng Máy Véc Tơ Hỗ Trợ (SVM) không chỉ là một nhiệm vụ công nghệ mà còn là một trách nhiệm văn hóa. Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các phương pháp mới để cải thiện độ chính xác và khả năng nhận dạng của hệ thống.

5.1. Tương lai của nhận dạng chữ Nôm

Tương lai của nhận dạng chữ Nôm phụ thuộc vào sự phát triển của công nghệ và sự quan tâm của cộng đồng. Cần có nhiều nghiên cứu hơn nữa để cải thiện các hệ thống OCR cho chữ Nôm, từ đó bảo tồn văn hóa dân tộc.

5.2. Khuyến nghị cho nghiên cứu tiếp theo

Các nghiên cứu tiếp theo nên tập trung vào việc xây dựng các bộ dữ liệu lớn hơn và đa dạng hơn, cũng như cải thiện các thuật toán nhận dạng để đạt được độ chính xác cao hơn trong việc nhận dạng chữ Nôm.