臺灣博碩士論文加值系統

本論文主要討論具運算前處理之自我特徵映射網路(SOM)對於特徵抽取之研究。利用SOM網路對給定之樣本學習出含幾何群聚之特徵神經元，可達到對於測試樣本之分群與分類的作用。此研究根據不同字型之文數字圖形樣本，經二值化前處理，輸入至具運算前處理之SOM網路，訓練出含有各圖形特徵之神經元。所得到之神經元結合LVQ的方法，對輸入樣本作辨識與分類，藉此來比較各種不同運算前處理之SOM網路，對於特徵值抽取之效益與評估。

This dissertation mainly investigates feature extraction and application via self-organizing map (SOM) neural network with operating preprocess. Adopting SOM neural network for given samples, we can obtain a geometric map of the trained neurons with its resemblance. Then, for a group of test samples, the trained neurons are applied for clustering or classifying. The image patterns of number and English characters are used as our experiment’s input samples. First, they are transform to binary bitmap with a given threshold value. From the proposed SOM neural network with operating preprocess, we can obtain the characteristic neurons. For the testing patterns, the trained neurons associated with the learning vector quantization (LVQ) method are used for classifying. Thus, the SOM neural network with distinct operating preprocess are compared and analyzed.

摘 要 iii
Abstract iv
目 錄 v
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
第一節　研究背景及動機 1
第二節　研究範圍與限制 3
第三節　研究架構 3
第二章、文獻探討 5
第一節　數位影像處理 5
第二節　二值化 7
第三節　算術運算及邏輯運算應用在影像處理上 9
第四節　類神經網路運作的基本原理 10
壹、神經元的描述 11
貳、類神經網路 13
參、類神經網路之類型 14
肆、類神經網路之測試及可能遭遇之問題 16
第五節　自組織特徵映射網路 17
壹、自組織特徵映射神經網路特性與優缺點 21
貳、聚類 24
參、學習向量量化 25
肆、自組特徵映射與學習向量量化結合模式 28
第三章、研究方法 30
第一節　資料前處理 32
第二節　全部樣本的特徵值抽取 35
第三節　英文與數字各別的特徵值抽取 38
第四節　測試特徵抽取效果及分類正確度 43
第四章、實驗結果與分析 44
第五章、結論與未來研究方向 49
參考文獻 50
附錄 53

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