| รหัสโครงการวิจัย |
PCRU_2562_AC017
|
|---|
| ปีงบประมาณ |
2562
|
|---|
| ประเภทโครงการ |
โครงการวิจัยเดี่ยว
|
|---|
| ประเภททุน |
สนับสนุนการขอผลงานทางวิชาการ
|
|---|
| ชื่อโครงการวิจัย |
การรู้จำตัวเลขไทยที่เขียนด้วยลายมือด้วยการเรียนรู้เชิงลึก
|
|---|
| ชื่อโครงการวิจัย (EN) |
Handwritten Thai Digit Recognition System Using Deep Learning
|
|---|
| นักวิจัย |
|
|---|
| คณะ/หน่วยงาน |
คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี
|
|---|
| บทคัดย่อ |
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ พัฒนาระบบการรู้จำตัวเลขไทยที่เขียนด้วยลายมือด้วยการเรียนรู้เชิงลึก โดยใช้เทคนิคประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ พัฒนาโปรแกรมด้วยภาษาไพธอนการประมวลผลประกอบด้วยข้อมูล 2 ชุด คือ ข้อมูลชุดฝึกและข้อมูลชุดทดสอบ ผลการวิจัยพบว่า การกำหนดจำนวนรอบที่มากขึ้นจะทาให้การประมวลผลชุดข้อมูลมีความแม่นยำมากขึ้น ซึ่งจำนวนรอบที่มีความแม่นยำสูงสุดเท่ากับ 500 รอบโดยเริ่มจาก 100 รอบ โดยมีค่าความถูกต้องในการทำนายสูงสุดอยู่ที่ร้อยละ 98.36 และใช้เวลาเฉลี่ยเท่ากับ 774.98 วินาที ในการประมวลผลตัวเลขทั้งหมดมีค่าความถูกต้องของข้อมูลชุดฝึกเฉลี่ยเท่ากับ 96.00 และข้อมูลชุดทดสอบเท่ากับ 96.50
The objective of this research was improved Handwritten Thai Digit Recognition System Using Deep Learning. Convolutional Neural Networks technique had been used. Developed the program with Phyton language. The processing consists of 2 sets of data that were training data set and the test data set. The results were found that Increasing the number of rounds was processing data set more accurate. The highest accuracy was 500 rounds, starting from 100 rounds with the highest predictive accuracy at 98.36 percent and using an average time was 774.98 seconds. In processing all numbers, the average accuracy of the training data set was 96.00 and the test data set was 96.50.
|
|---|
| คำสำคัญ |
ระบบรู้จำตัวเลขไทย,ลายมือเขียน,การเรียนรู้เชิงลึก,สังวัตนาการ,Thai Digit Recognition,Handwritten,Deep Learning,Convolutional Neural Networks
|
|---|
| สถานะโครงการ |
ดำเนินการเสร็จสิ้น
|
|---|
| บทคัดย่อ |
|
|---|
| เล่มรายงาน |
|
|---|
| เปิดดู |
417 ครั้ง
|
|---|
| หมายเหตุ |
|
|---|
