Reconhecimento de palavras manuscritas usando análise multivistas.

Este trabalho propõe uma metodologia de reconhecimento de palavras manuscritas usando diferentes arquiteturas que são inspiradas nas conclusões obtidas em relação aos mecanismos perceptivos e o processo de leitura humano. Como estudo de caso, a abordagem é aplicada ao problema do reconhecimento de p...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: OLIVEIRA JÚNIOR, José Josemar de.
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2006
País:Brasil
Institución:Universidade Católica de Brasília (UCB)
Repositorio:Repositório Institucional da UCB
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:localhost:riufcg/1445
Acceso en línea:http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1445
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Reconhecimento de Palavras Manuscritas
Processamento de Imagens
Manuscritos - Reconhecimento
Reconhecimento de Padrões
Análise Multivistas
Pseudosegmentação de Radical
Pseudosegmentação Fixa
Pseudosegmentação Variável
Ciência da Computação.
Engenharia Elétrica.
Descripción
Sumario:Este trabalho propõe uma metodologia de reconhecimento de palavras manuscritas usando diferentes arquiteturas que são inspiradas nas conclusões obtidas em relação aos mecanismos perceptivos e o processo de leitura humano. Como estudo de caso, a abordagem é aplicada ao problema do reconhecimento de palavras manuscritas que representam os meses do ano. Este problema é relevante pois ocorre com frequência no processamento de cheques bancários, dentre outras aplicações. O sistema de análise multi-vistas proposto é formado pelas seguintes arquiteturas: pseudo-segmentação de radical, pseudo-segmentação fixa e pseudo-segmentação variável. Cada arquitetura é formada por um módulo de extração de primitivas, inspirado em modelos perceptivos e específico para o tipo de segmentação utilizado e por um classificador apropriado. Os testes foram realizados com uma base de palavras construída especificamente para este fim, também descrita neste trabalho.