Please use this identifier to cite or link to this item: http://digital.csmsu.net:8080/library/handle/123456789/177
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorรพีพร ช่ำชอง-
dc.contributor.authorนายอนพัช สนศรี-
dc.contributor.authorนายพงศ์นรา นาคดี-
dc.date.accessioned2023-06-14T23:59:07Z-
dc.date.available2023-06-14T23:59:07Z-
dc.date.issued2565-
dc.identifier.urihttp://digital.csmsu.net:8080/library/handle/123456789/177-
dc.description.abstractโครงงานนี้เป็นการวิจัยและพัฒนาการประมวลผลข้อมูลแบบฟอร์มเอกสารที่เป็นข้อมูลภาพไปเป็นข้อมูลตัวอักษร เพื่อศึกษาและพัฒนาเทคนิคการตรวจจับข้อมูลและข้อความบนแบบฟอร์มเอกสาร โดยในงานนี้จะใช้หลักการ Image Processing มาใช้ในขั้นตอน Pre-process เป็นขั้นตอนการเตรียมข้อมูลก่อนเข้าไปประมวลผล และทดสอบอัลกอริทึมที่ใช้ในการรู้จำตัวอักษรดังนั้นจึงใช้การประมวลผลภาพจากการทดลองเพื่อประเมินประสิทธิภาพของ Model สถาปัตยกรรม Convolutional Neural Network (CNN) ร่วมกับ Bi-Directional Long Short Term Memory (BI-LSTM) ในการรู้จำตัวอักษร ซึ่งเลือกใช้ Optimizers 3 ประเภท คือ RMSprop , Adam และ SGD ตามลำดับเพื่อหาผลการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพที่ดีที่สุด จึงนำสถาปัตยกรรมดังกล่าวมาประยุกต์ใช้กับ Application และ Website เพื่อเป็นการเผยแพร่การใช้งานโปรแกรมประมวลผลการแบบฟอร์มอัตโนมัติ (Automatic Form Processing) ต่อไปen_US
dc.publisherภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์en_US
dc.subjectการรู้จำตัวอักษรหลายมือเขียนจากรูปภาพen_US
dc.subjectConvolutional Neural Networken_US
dc.subjectBi-Directional Long Short Term Memoryen_US
dc.subjectCharacter Recognitionen_US
dc.titleการประมวลผลแบบฟอร์มอัตโนมัติen_US
dc.title.alternativeAutomatic Form Processingen_US
Appears in Collections:โครงงานวิทยาการคอมพิวเตอร์



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.