การแยกตัวอักษรจากลายมือเขียนภาษาไทยที่เป็นคำ

กรรณทิพย์ กิรติรัตนพฤกษ์

Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/11750

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	สมชาย จิตะพันธ์กุล	-
dc.contributor.author	กรรณทิพย์ กิรติรัตนพฤกษ์	-
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์	-
dc.date.accessioned	2009-12-08T04:19:03Z	-
dc.date.available	2009-12-08T04:19:03Z	-
dc.date.issued	2544	-
dc.identifier.isbn	9740304125	-
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/11750	-
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2544	en
dc.description.abstract	สร้างกระบวนการตัดแยกตัวอักษรลายมือเขียนภาษาไทย โดยใช้วิธีการแยกตัวอักษรด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงภาพ (Image based or dissection) ร่วมกับความรู้ฮิวริสติคซึ่งได้จากการวิเคราะห์โครงสร้างตัวอักษรภาษาไทย มาใช้ในการตรวจสอบบริเวณการติดกันของตัวอักษร เพื่อหาแนวทางการแยกการติดกันของตัวอักษร (Segmentation Path) ที่เหมาะสม ผลการทดสอบกระทำบนเครื่องไมโครคอมพิวเตอร์ ที่ใช้หน่วยประมวลผลการเป็นเพนเทียมความเร็ว 733 เมกะเฮิรตซ์ และมีหน่วยความจำแรม 128 เมกะไบต์ ฐานข้อมูลภาพคำที่ใช้ทดสอบจำนวน 1,539 คำ ประกอบด้วยตัวอักษรจำนวน 12,117 ตัว แบ่งออกเป็น ข้อมูลภาพคำที่มีแต่ตัวอักษรเดี่ยวจำนวน 191 คำ ข้อมูลภาพคำที่มีเฉพาะการติดกันของตัวอักษรในแนวระดับจำนวน 846 คำ ข้อมูลภาพคำที่มีเฉพาะการติดกันของตัวอักษรต่างระดับจำนวน 277 คำ และข้อมูลภาพคำที่มีการติดกันของตัวอักษรทั้งในแนวระดับและต่างระดับจำนวน 225 คำ อัตราความถูกต้องของตัวอักษรที่ได้จากการตัดแยก 84.71%	en
dc.description.abstractalternative	To propose a method of image based, segmentation of Thai handwritten word. The segmentation algorithms proposed in this thesis are formed using heuristically analysis of Thai character to identify the patterns of Thai character connection. The experiment was conducted on a microcomputer with Pentium III 733 MHz and 128 Mbytes RAM. Database of 1,539 Thai handwritten word images, composed of 12,117 characters. was tested to verify the proposed segmentation scheme. The database can be separated to 191 word images which all the characters are single characters, 846 word images in which only internal character connections are located, 277 word images in which only external character connections are included, and 225 word images in which both internal character connections and external character connections are located. Correct segmented character rate is 84.71%.	en
dc.format.extent	1704156 bytes	-
dc.format.mimetype	application/pdf	-
dc.language.iso	th	es
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.subject	ภาษาไทย -- ไวยากรณ์	en
dc.subject	การรู้จำรูปแบบ	en
dc.subject	การรู้จำอักขระ (คอมพิวเตอร์)	en
dc.subject	การวิเคราะห์ข้อมูลภาพ	en
dc.title	การแยกตัวอักษรจากลายมือเขียนภาษาไทยที่เป็นคำ	en
dc.title.alternative	Segmentation of handwritten Thai words	en
dc.type	Thesis	es
dc.degree.name	วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต	es
dc.degree.level	ปริญญาโท	es
dc.degree.discipline	วิศวกรรมไฟฟ้า	es
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.email.advisor	Somchai.J@chula.ac.th	-
Appears in Collections:	Eng - Theses

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
kantip.pdf		1.66 MB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record