REDES NEURAIS CLASSE MODULAR APLICADAS NO RECONHECIMENTO DE CARACTERES MANUSCRITOS

Autores

Clariane Silva Menezes UNOESTE
Leandro Luiz Almeida Universidade do Oeste Paulista
Francisco Assis da Silva Universidade do Oeste Paulista - UNOESTE
Mário Augusto Pazoti UNOESTE
Almir Olivette Artero UNESP

Palavras-chave:

Reconhecimento de Padrões, Rede Neural Artificial, Processamento de Imagens, Sistemas OCR, Visão Computacional

Resumo

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%.

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Biografia do Autor

Leandro Luiz Almeida, Universidade do Oeste Paulista

Graduação em Ciência da Computação; Mestrado em Ciências Cartográficas (Aquisição, Processamento e Análise de Imagens Digitais); Doutorando em Engenharia Elétrica (Visão Computacional).

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Publicado

2014-12-10

Edição

v. 6 n. 2 (2014): Colloquium Exactarum

Seção

Artigo Científico Original

Como Citar

REDES NEURAIS CLASSE MODULAR APLICADAS NO RECONHECIMENTO DE CARACTERES MANUSCRITOS. (2014). Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 6(2), 170-183. https://journal.unoeste.br/index.php/ce/article/view/1095

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