REDES NEURAIS CLASSE MODULAR APLICADAS NO RECONHECIMENTO DE CARACTERES MANUSCRITOS
Palavras-chave:
Reconhecimento de Padrões, Rede Neural Artificial, Processamento de Imagens, Sistemas OCR, Visão ComputacionalResumo
O reconhecimento de caracteres manuscritos ainda é um grande desafio da área de visão computacional, devido principalmente à diversidade de estilos que as pessoas podem escrever, o que dificulta generalizar o problema. Além disso, existe também a dificuldade em definir os descritores que melhor caracterizam o caractere e construir sistemas OCR de alto desempenho. Este artigo apresenta um sistema de reconhecimento de caracteres manuscritos off-line, utilizando Redes Neurais Artificiais Classe Modular com o algoritmo clássico de treinamento backpropagation, além dos métodos utilizados para a extração de características. Apesar do treinamento dos classificadores neurais exigirem muito tempo de processamento e o reconhecimento das 62 classes de caracteres, que poucos trabalhos consideram, os resultados obtidos com os experimentos se mostram muito promissores, alcançando taxas de acerto acima de 90%.Downloads
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Publicado
2014-12-10
Como Citar
Menezes, C. S., Almeida, L. L., Silva, F. A. da, Pazoti, M. A., & Artero, A. O. (2014). REDES NEURAIS CLASSE MODULAR APLICADAS NO RECONHECIMENTO DE CARACTERES MANUSCRITOS. Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 6(2), 170–183. Recuperado de https://journal.unoeste.br/index.php/ce/article/view/1095
Edição
Seção
Artigos Originais