Nhận dạng ký tự quang học là kỹ thuật được sử dụng để chuyển đổi ảnh văn bản sang dạng văn bản có thể chỉnh sửa trong máy tính. Nó được ứng dụng trong công tác quét và lưu trữ các tài liệu cũ, đẩy nhanh việc nhập dữ liệu vào máy với ít lỗi hơn. Bài báo này giới thiệu một phương pháp nhận dạng ký tự đó là kỹ thuật mạng nơron.
Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network: ANNs) là sự tái tạo bằng kỹ thuật những chức năng của hệ thần kinh con người với vô số các nơron được liên kết truyền thông với nhau qua mạng. Giống như con người, ANNs được học bởi kinh nghiệm, lưu những kinh nghiệm đó và sử dụng trong những tình huống phù hợp.
Trong kỹ thuật nhận dạng ký tự, mạng nơron tỏ ra ưu thế hơn các phương pháp truyền thống ở chỗ không tốn thời gian cho thủ tục tiền xử lý, làm mảnh ký tự, trích trọn đặc trưng… Mặt khác các phương pháp ra quyết định trong nhận dạng truyền thống được cài đặt tĩnh trong chương trình, khi muốn bổ xung thêm các mẫu học mới ta phải thiết kế lại chương trình. Trong khi với mạng nơron, chỉ cần cung cấp một tập mẫu vào ra của dữ liệu mới cho pha huấn luyện là có thể bổ xung vào “bộ nhớ mạng” những kiểu dữ liệu mới mà không ảnh hưởng đến cấu trúc chương trình ban đầu.
Trong phạm vi đề tài này sẽ giới thiệu tổng quan về lý thuyết mạng nơron và ứng dụng mạng Perceptron nhiều lớp lan truyền ngược sai số để thiết kế chương trình nhận dạng ký tự quang học.