Reconhecimento de caracteres numéricos manuscritos.
O reconhecimento off-line de caracteres numéricos manuscritos é um sistema empregado na análise de imagens de documentos, que tem várias aplicações comerciais e industriais. Neste trabalho, são analisados e avaliados dois sistemas de reconhecimento off-line de caracteres. O primeiro sistema utiliza...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 1998 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:dspace.sti.ufcg.edu.br:riufcg/2505 |
| Acceso en línea: | https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/2505 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Caracteres némericos - reconhecimento Reconhecimento de caracteres numéricos Banco de dados Análise de imagens de documentos Manuscritos - reconhecimento digital Processamento digital de caracteres manuscritos Análise sintática - processamento digital de sinais Classificador baseado em análise sintática Decisão em árvore - computação Redes neurais multicamadas - classificador Classificador baseado em redes neurais multicamadas Taxa de reconhecimento - processador digital Reconhecimento de manuscritos Sistema de reconhecimento de caracteres óticos Processamento de imagem Algoritmo sintático Distribuição pictorial Cavidade da imagem Numeral com cavidade central Numeric characters - recognition Recognition of numeric characters Manuscripts - digital recognition Image processing Optical character recognition system Multi-layered neural networks - classifier Sorter based on syntactic analysis Digital handwriting processing Ciência da Computação. Engenharia Elétrica. |
| Sumario: | O reconhecimento off-line de caracteres numéricos manuscritos é um sistema empregado na análise de imagens de documentos, que tem várias aplicações comerciais e industriais. Neste trabalho, são analisados e avaliados dois sistemas de reconhecimento off-line de caracteres. O primeiro sistema utiliza um classificador baseado em análise sintática com decisão em árvore. O segundo consiste de um classificador baseado em redes neurais multicamadas com propagação direta, utilizando o algoritmo de backpropagation no treinamento da rede. No caso do primeiro sistema foram feitas modificações no classificador original, resultando em um novo algoritmo de classificação. O desempenho de cada sistema é avaliado em relação a um banco de dados obtido da Concórdia University, Montreal, Canada. A avaliação dos sistemas é feita utilizando os seguintes parâmetros: taxa de reconhecimento, taxa de erro, taxa de rejeição e taxa de confiabilidade, para cada caracter; além do tempo de processamento de cada etapa do sistema. |
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